論文の概要: The energy distance for ensemble and scenario reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14670v2
• Date: Sat, 3 Oct 2020 18:46:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:22:13.946533
• Title: The energy distance for ensemble and scenario reduction
• Title（参考訳）: アンサンブルとシナリオ低減のためのエネルギー距離
• Authors: Florian Ziel
• Abstract要約: 本稿では,エネルギー距離に基づくアンサンブルとシナリオ削減のための新しい手法を提案する。 我々はBernoulliランダムウォークと2つの実データに基づく電力需要プロファイルと日頭電気価格の例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scenario reduction techniques are widely applied for solving sophisticated dynamic and stochastic programs, especially in energy and power systems, but also used in probabilistic forecasting, clustering and estimating generative adversarial networks (GANs). We propose a new method for ensemble and scenario reduction based on the energy distance which is a special case of the maximum mean discrepancy (MMD). We discuss the choice of energy distance in detail, especially in comparison to the popular Wasserstein distance which is dominating the scenario reduction literature. The energy distance is a metric between probability measures that allows for powerful tests for equality of arbitrary multivariate distributions or independence. Thanks to the latter, it is a suitable candidate for ensemble and scenario reduction problems. The theoretical properties and considered examples indicate clearly that the reduced scenario sets tend to exhibit better statistical properties for the energy distance than a corresponding reduction with respect to the Wasserstein distance. We show applications to a Bernoulli random walk and two real data based examples for electricity demand profiles and day-ahead electricity prices.
• Abstract（参考訳）: シナリオ削減手法は、特にエネルギー・電力システムにおける高度な動的・確率的プログラムの解法に広く適用されているが、確率的予測、クラスタリング、生成的逆ネットワーク(gans)にも用いられる。 本稿では,最大平均不一致(MMD)の特別な場合であるエネルギー距離に基づいて,アンサンブルとシナリオ削減のための新しい手法を提案する。 本稿では,エネルギー距離の選択について,特にシナリオ削減文学を主体とする一般的なwasserstein距離と比較検討する。 エネルギー距離(英: energy distance)は、任意の多変量分布や独立性に対する強力なテストを可能にする確率測度の間の計量である。 後者のおかげで、アンサンブルとシナリオリダクションの問題に適した候補となっている。 理論的性質と考察された例は、縮小されたシナリオ集合が、ワッサーシュタイン距離に対する対応する還元よりもエネルギー距離の統計的性質が優れていることを示している。 我々はBernoulliランダムウォークと2つの実データに基づく電力需要プロファイルと日頭電気価格の例を示す。

関連論文リスト

• Energy-Based Sliced Wasserstein Distance [47.18652387199418]
  スライスされたワッサーシュタイン(SW)距離の鍵成分はスライス分布である。 本研究では,スライシング分布をパラメータフリーなエネルギーベース分布として設計する。 次に、新しいスライスされたワッセルシュタイン計量、エネルギーベースのスライスされたワッセルシュタイン距離(EBSW)を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T14:28:45Z)
• Markovian Sliced Wasserstein Distances: Beyond Independent Projections [51.80527230603978]
  我々は、射影方向にマルコフ構造を課す新しいSW距離の族、Markovian sliced Wasserstein (MSW) 距離を導入する。 フロー,色移動,深部生成モデルなどの様々な応用において,従来のSW変種との距離を比較し,MSWの良好な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T01:58:15Z)
• Comparing Probability Distributions with Conditional Transport [63.11403041984197]
  新しい発散として条件輸送(CT)を提案し、償却されたCT(ACT)コストと近似します。 ACTは条件付き輸送計画の計算を補正し、計算が容易な非バイアスのサンプル勾配を持つ。 さまざまなベンチマークデータセットのジェネレーティブモデリングでは、既存のジェネレーティブ敵対ネットワークのデフォルトの統計距離をACTに置き換えることで、一貫してパフォーマンスを向上させることが示されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T05:14:22Z)
• DeepClimGAN: A High-Resolution Climate Data Generator [60.59639064716545]
  地球系モデル(ESM)は、気候変動シナリオの将来の予測を生成するためにしばしば用いられる。 妥協として、エミュレータはかなり安価であるが、ESMの複雑さを全て備えているわけではない。 本稿では, ESMエミュレータとして, 条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)の使用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T20:13:37Z)
• Two-sample Test using Projected Wasserstein Distance [18.46110328123008]
  統計学と機械学習の基本的な問題である2サンプルテストのための予測されたワッサースタイン距離を開発する。 重要な貢献は、投影された確率分布の間のワッサーシュタイン距離を最大化する低次元線型写像を見つけるために最適射影を結合することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T18:08:58Z)
• On Projection Robust Optimal Transport: Sample Complexity and Model Misspecification [101.0377583883137]
  射影ロバスト(PR)OTは、2つの測度の間のOTコストを最大化するために、射影可能な$k$次元部分空間を選択する。 私たちの最初の貢献は、PRワッサーシュタイン距離のいくつかの基本的な統計的性質を確立することである。 次に、部分空間を最適化するのではなく平均化することにより、PRW距離の代替として積分PRワッサーシュタイン距離(IPRW)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T14:35:33Z)
• Distributional Sliced-Wasserstein and Applications to Generative Modeling [27.014748003733544]
  Sliced-Wasserstein distance (SW)とその変種Max Sliced-Wasserstein distance (Max-SW)は近年広く使われている。 分散スライス-ワッサーシュタイン距離(DSW)という新しい距離を提案する。 DSWはMax-SWの一般化であり、最適なプッシュフォワード測度を求めることで効率的に計算できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-18T04:35:16Z)
• Targeted free energy estimation via learned mappings [66.20146549150475]
  自由エネルギー摂動 (FEP) は60年以上前にズワンツィヒによって自由エネルギー差を推定する方法として提案された。 FEPは、分布間の十分な重複の必要性という厳しい制限に悩まされている。 目標自由エネルギー摂動(Targeted Free Energy Perturbation)と呼ばれるこの問題を緩和するための1つの戦略は、オーバーラップを増やすために構成空間の高次元マッピングを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T11:10:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。