論文の概要: Biomechanical surrogate modelling using stabilized vectorial greedy kernel methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12670v2
• Date: Tue, 28 Apr 2020 07:25:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 06:13:47.974706
• Title: Biomechanical surrogate modelling using stabilized vectorial greedy kernel methods
• Title（参考訳）: 安定化ベクトルグリードカーネル法による生体力学的代理モデリング
• Authors: Bernard Haasdonk and Tizian Wenzel and Gabriele Santin and Syn Schmitt
• Abstract要約: グレディカーネル近似アルゴリズムは、スパースで正確なデータベースモデリングと関数近似の手法として成功している。 我々は、いわゆる$gamma$-restricted VKOGAを導入し、解析的性質についてコメントし、臨床応用、ヒト脊椎のモデリングから得られたデータに関する数値的評価を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2580765958706853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Greedy kernel approximation algorithms are successful techniques for sparse and accurate data-based modelling and function approximation. Based on a recent idea of stabilization of such algorithms in the scalar output case, we here consider the vectorial extension built on VKOGA. We introduce the so called $\gamma$-restricted VKOGA, comment on analytical properties and present numerical evaluation on data from a clinically relevant application, the modelling of the human spine. The experiments show that the new stabilized algorithms result in improved accuracy and stability over the non-stabilized algorithms.
• Abstract（参考訳）: グリーディカーネル近似アルゴリズムは、スパースで正確なデータベースモデリングと関数近似の手法として成功している。 スカラー出力の場合、そのようなアルゴリズムの安定化という最近の考え方に基づき、vkoga 上に構築されたベクトル拡張を考える。 我々は,いわゆる「\gamma$-restricted vkoga」を紹介し,解析的性質についてコメントするとともに,臨床応用である人間の脊椎のモデリングに関する数値評価を行った。 実験の結果,新しい安定化アルゴリズムは,非安定化アルゴリズムよりも精度と安定性が向上することが示された。

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