抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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l_p部分空間近似のための部分集合選択の問題を考察し,即ち,この部分集合に対して最適に問題を解決するようなデータ点の小さい部分集合を効率的に発見するために,元の入力に対して最適問題を解くための良い近似を与えた。ボリュームサンプリングと適応サンプリングサイトDeshpandeV07に基づく以前に知られている部分集合選択アルゴリズムは,p→∞[1,∞]の一般ケースに対して,データ上の多重パスを必要とする。本論文では,l_p部分空間近似に対する付加的近似保証を持つ1パス部分集合選択を,任意のp→∞[1,∞]に対して与えた。特別な場合,1パス乗法(1+ε)近似作業を与える以前の部分集合選択アルゴリズム。Cohenet al.citeCohenMM17は,l_2部分空間近似の特殊ケースに対して,乗法(1+ε)近似保証を提供するワンパスサブセットセクションである。Mahaba aet al.citeMahabadiRWZ20は,p→∞1,2}のとき,l_p部分空間近似に対する(1+ε)近似保証によるワンパスノイサセット選択をiveした。著者らの部分集合選択アルゴリズムは,より弱い,付加的近似保証を与えるが,しかし,それは任意のp→∞[1,∞]のために働いている。【JST・京大機械翻訳】