Delaunay内挿によるデータ駆動幾何学的スケール検出【JST・京大機械翻訳】

Gillette Andrew; Kur Eugene

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201745287018 整理番号：22P0302335

Delaunay内挿によるデータ駆動幾何学的スケール検出【JST・京大機械翻訳】

Data-driven geometric scale detection via Delaunay interpolation

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発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

実数値関数の正確な近似は,利用可能なデータの2つの側面,即ち,関心領域内の入力の密度およびドメイン上の出力の変化に依存する。入力の密度が,出力の関連する変化,すなわち,関数の”幾何学的スケール”を同定するのに,サンプリング密度が近似法の成功または失敗に密接に結びついているという事実を,評価するための方法はほとんど存在しない。”その機能”の”幾何学的尺度”は,その機能の”幾何学的尺度”を同定できるかどうかを評価する方法がほとんどない。”その方法”は,その機能の”幾何学的尺度”,すなわち,サンプリング密度が近似法の成功または失敗に密接に結びついているという事実を,評価するための方法はほとんどない。本論文では,計算幾何学から決定論的補間法を用いて,固定領域上の実数値関数の幾何学的スケールを検出する一般的目的,計算手法を導入した。提案アルゴリズムは,区分的線形補間のシーケンスが,雑音から特徴を区別するために,データが十分にサンプリングされた場合のみ,二次速度(L ̄2ノルム)で連続関数に収束するという観察に基づいている。著者らは,著者らの方法が特徴スケールを同定でき,特徴スケールにおける不確実性を推定し,入出力ペアの固定(即ち静的)データセットのサンプリング密度を評価する方法を示した。さらに,数値解析結果のサポートにおける解析結果を含み,様々なデータ科学設定での使用に適応できる軽量コードを放出する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 数値計算

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