論文の概要: An Analytical Formula for Spectrum Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00152v1
- Date: Sat, 30 May 2020 02:42:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 18:08:52.407610
- Title: An Analytical Formula for Spectrum Reconstruction
- Title（参考訳）: スペクトル再構成のための解析式
- Authors: Zhibo Dai, Heinrich Matzinger, Ionel Popescu
- Abstract要約: 我々は、関連するアルゴリズムがより正確なスペクトル推定でより良い性能を発揮すると信じている。
我々の研究では、なぜこの公式が機能するのかを示す。
そして、特徴数と空間次元が無限大になるとき、近似公式の誤差の順序を求める。
- 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: We study the spectrum reconstruction technique. As is known to all,
eigenvalues play an important role in many research fields and are foundation
to many practical techniques such like PCA(Principal Component Analysis). We
believe that related algorithms should perform better with more accurate
spectrum estimation. There was an approximation formula proposed, however, they
didn't give any proof. In our research, we show why the formula works. And when
both number of features and dimension of space go to infinity, we find the
order of error for the approximation formula, which is related to a constant
$c$-the ratio of dimension of space and number of features.
- Abstract（参考訳）: スペクトル再構成技術について検討する。
一般に、固有値は多くの研究分野において重要な役割を担い、PCA(Principal Component Analysis)のような実用技術の基礎となっている。
関連するアルゴリズムは、より正確なスペクトル推定でより良く機能するべきだと考えています。
近似式が提案されたが、彼らは何も証明しなかった。
私たちの研究では、式がなぜ機能するのかを示します。
そして、空間の個数と次元の両方が無限大となると、空間の次元と特徴の個数の比の定数$c$と関連する近似公式の誤差の順序を求める。
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