線形システムを解くためのメッセージパッシングアルゴリズムの収束率【JST・京大機械翻訳】

Zhang Zhaorong; Cai Qianqian; Fu Minyue

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206313073213 整理番号：22P0134574

線形システムを解くためのメッセージパッシングアルゴリズムの収束率【JST・京大機械翻訳】

Convergence Rate of a Message-passing Algorithm for Solving Linear Systems

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発行年： 2020年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月14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)

本論文では,大規模線形システムを解くためのメッセージパッシング分散アルゴリズムの収束速度を研究した。この問題は,統計的学習と分散信号処理のために,精巧なGauss信念伝搬(BP)問題から一般化され,このメッセージパッシングアルゴリズムは,よく評価されたGauss BPアルゴリズムから一般化される。一般化された対角支配の仮定の下で,著者らは,誘導の誘発を通して,メッセージパッシングアルゴリズムの収束速度に関するいくつかの限界を明らかにした。特に,このアルゴリズムの収束速度が,システムの対角優位特性を用いて明示的に制約される方法を示した。Gauss BP問題に特化したとき,本研究は,収束解析に対して純粋に線形代数的アプローチを使用するので,BPアルゴリズムの挙動への新しい理論的洞察も提供した。【JST・京大機械翻訳】

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