データ解析のための一般化スケール挙動とくりこみ群【JST・京大機械翻訳】

Lahoche Vincent; Samary Dine Ousmane; Tamaazousti Mohamed

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211603438944 整理番号：21P0025171

データ解析のための一般化スケール挙動とくりこみ群【JST・京大機械翻訳】

Generalized scale behavior and renormalization group for data analysis

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発行年： 2020年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月13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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

いくつかの最近の結果は,くりこみ群がデータ解析における未解決の問題に対処する有望なフレームワークとして考えられることを示した。本研究では,ほぼ連続スペクトルを持つ共分散を持つ大規模データセットの場合の主成分分析に密接に関連するこれらの側面の1つに焦点を当てた。この場合,「ノイズ様」と「非ノイズ」モードの間の区別は,任意になり,標準法に対する未解決の課題になる。多くの自由度を含むシステムの単純化のためのくりこみグループと主成分分析探索の両者が,ノイズと情報モードの間の転換点を明らかにするために,くりこみ群議論を使用することを狙った。摂動的枠組みから,粗視化くりこみと主成分分析の間の類似性を,摂動的枠組みから[Journal of Simical Physical, 167, 3-4,pp 462-475, (2017)]で検討し,同じ著者による実際のデータセットによる実装は,この手順が単純な形式的類似性より反映できることを示した。特に,サンプリングノイズモードの分離は,非Gauss固定点によって制御され,臨界システムの挙動に似ている。解析において,非摂動技法を用いて摂動的フレームワークを越え,非Gauss固定点を調べ,陽的計算に対するべき乗則仮定を超過するより深い形式を提案した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

場の理論一般 , 強い相互作用の模型

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