文献

J-GLOBAL ID：201802275636884798   整理番号：18A1508747

分散型低次元源同定【JST・京大機械翻訳】

Distributed Reduced Order Source Identification

著者 (3件)： Khodayi-mehr Reza (Duke University, Department of Mechanical Engineering and Materials Science, Durham, NC, 27708, USA) ,  Aquino Wilkins (Duke University, Department of Civil and Environmental Engineering, Durham, NC, 27708, USA) ,  Zavlanos Michael M. (Duke University, Department of Mechanical Engineering and Materials Science, Durham, NC, 27708, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACC  ページ： 1084-1089  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,通信コストを最小化し,センサの仕様に基づいて計算資源の需要バランスを可能にする,モデルベースのソース識別(SI)のための分散アプローチを提案した。具体的には,有限要素(FE)法を用いて離散化する定常状態付加拡散方程式を考察し,次に,モデルの次数を低減するためにProper直交分解を適用した。SI問題を解決するために必要とされる濃度測定は,環境において事前に割り当てられたサブドメインで動く移動センサのチームによって収集される。著者らは,このセンサが,加速された分散型の拡張ラグランジアン法を用いて,分散した方法で解くl_2正則化最小二乗最適化問題を定式化した。著者らの定式化は,通信コストがFEメッシュサイズに依存しないアルゴリズムをもたらし,その時間複雑性はそれと直線的にのみ成長する。提案した方法が大規模SI問題を扱うことができることを示すシミュレーション結果を示し,著者らの定式化を乗算器の交互方向法を用いた代替導出に比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  最小二乗法 ,  最適化問題 ,  シミュレーション ,  正則化 ,  *定式化 ,  ラグランジアン ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 複雑性 ,  次数 ,  定常状態 ,  離散化 ,  有限要素 ,  通信コスト ,  *低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 低次元 ,  同定