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J-GLOBAL ID：202202248037423360   整理番号：22A1172118

区分的単調制約による極値データ近似と極値推定のためのバイナリ探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A binary search algorithm for univariate data approximation and estimation of extrema by piecewise monotonic constraints

著者 (1件)： Demetriou Ioannis C. (Division of Mathematics and Informatics, Department of Economics, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece)
資料名： Journal of Global Optimization  (Journal of Global Optimization)
巻： 82  号： 4  ページ： 691-726  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2010A  ISSN： 0925-5001  CODEN： JGOPEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 区分的単調近似問題は,新しい値に対する区分的線形補間が,ほとんどのk単調部分から成るように,n単変量雑音データに最小変化をもたらす。「最小変化」は,変化の厳密な凸関数の大域的和の意味で定義される。この計算における主な困難は,補間者の極値を自動的に見つける必要があるが,極値の全ての可能な組合せの数は,[数式:原文を参照]であり,それは,それぞれ,別々にテストするのに実用的ではない。事例[数式:原文を参照]は直接的であり,事例[数式:原文を参照]は,隣接データのほとんどのk解体集合にデータを分割し,各集合に対して[数式:原文を参照]問題を解くことを知っている。データ分割のための二値探索法を用いて,3つの極めて効率的なアルゴリズムを確立する極値の幾つかの順序関係を研究した。最小二乗の場合,全作業は,[数式:原文を参照]がデータの最初の差のシーケンスにおける符号変化の数である[数式:原文を参照]または2のとき,[数式:原文を参照]のみである場合,[数式:原文を参照]コンピュータ演算のみである。この事例に対してFortranソフトウェアが記述され,数値結果は既存のアルゴリズムよりも優れた性能を示した。実際のデータによるいくつかの用例は,方法を説明した。この方法の多くの応用は,例えば,バイオインフォマティクス,エネルギー,地球物理学,医学イメージング,および分光法におけるピーク発見から生じる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  内挿法 ,  演算 ,  *近似法 ,  凸関数 ,  画像処理 ,  平滑化 ,  ソフトウェア ,  コンピュータ
準シソーラス用語： バイオインフォマティクス ,  *探索アルゴリズム ,  線形補間 ,  *バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (16件)： アルゴリズム ,  近似 ,  二分探索 ,  組合せ問題 ,  データ平滑化 ,  分割された差異 ,  動的計画法 ,  Fortran ,  最小二乗 ,  単調適合 ,  ピークの発見 ,  区分的単調性 ,  Ramanスペクトル ,  スペクトロスコピー ,  太陽黒点 ,  雇用データ

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  極値 ,  近似 ,  推定 ,  バイナリ ,  探索アルゴリズム