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J-GLOBAL ID：202002214291556731   整理番号：20A0858593

スパースな平方和緩和による最尤推定問題に対する追跡可能な大域解に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Tractable Global Solutions to Maximum-Likelihood Estimation Problems via Sparse Sum-of-Squares Relaxations^*

著者 (3件)： Rodrigues Diogo (KTH Royal Institute of Technology,Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science,Stockholm,Sweden,10044) ,  Abdalmoaty Mohamed R. (KTH Royal Institute of Technology,Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science,Stockholm,Sweden,10044) ,  Hjalmarssond Hakan (KTH Royal Institute of Technology,Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science,Stockholm,Sweden,10044)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CDC  ページ： 3184-3189  発行年： 2019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： システム同定において,最大尤度法は,多くの最適統計的性質のために,パラメータ推定のために典型的に使用される。しかし,多くの場合,尤度関数は非凸である。解は通常,良好な初期化を必要とする局所数値最適化アルゴリズムにより得られ,大域的最適性を保証できない。本論文では,二乗多項式の概念とスパース半正定性緩和を介して,大域的最適性の事後認証により最大尤度パラメータ推定を計算する計算的に扱いやすい方法を提案した。この方法が離散時間線形モデルのあるクラスに適用できることを示した。これは,これらのモデルの合理的な構造と最大尤度パラメータ推定問題におけるスパース性を利用することによって達成される。この方法を,標準的な方法がある共鳴機械システムのシミュレーションモデルで説明した。Copyright 2020 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： 多項式 ,  認証 ,  パラメータ推定 ,  尤度関数 ,  シミュレーションモデル ,  システム同定 ,  *最尤法 ,  凸形 ,  共鳴 ,  定性分析 ,  *緩和現象
準シソーラス用語： スパース性 ,  線形モデル ,  最適性 ,  最適アルゴリズム , 【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 (5件)： 平方和 ,  緩和 ,  最尤推定 ,  追跡 ,  解