論文の概要: Sparse Dynamic Distribution Decomposition: Efficient Integration of
Trajectory and Snapshot Time Series Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05138v2
- Date: Thu, 11 Jun 2020 15:25:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 13:53:29.115663
- Title: Sparse Dynamic Distribution Decomposition: Efficient Integration of
Trajectory and Snapshot Time Series Data
- Title（参考訳）: Sparse Dynamic Distribution Decomposition: 軌道とスナップショット時系列データの効率的な統合
- Authors: Jake P. Taylor-King, Cristian Regep, Jyothish Soman, Flawnson Tong,
Catalina Cangea, Charlie Roberts
- Abstract要約: 動的分散分解(DDD)はTaylor-Kingらによって導入された。
私たちは、DDDが軌道上の時系列(後続の時間ポイント間でペアリングされる)とスナップショットの時系列(未ペアリング時間ポイント)の両方を統合するのにどのように適しているかを示します。
特にバイオメディカルデータの分析には,一定時間地点(スナップショット)で個体群を観察し,フォローアップを繰り返した個々の患者旅行(軌跡)を観察する手法が有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3977391435533373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Dynamic Distribution Decomposition (DDD) was introduced in Taylor-King et.
al. (PLOS Comp Biol, 2020) as a variation on Dynamic Mode Decomposition. In
brief, by using basis functions over a continuous state space, DDD allows for
the fitting of continuous-time Markov chains over these basis functions and as
a result continuously maps between distributions. The number of parameters in
DDD scales by the square of the number of basis functions; we reformulate the
problem and restrict the method to compact basis functions which leads to the
inference of sparse matrices only -- hence reducing the number of parameters.
Finally, we demonstrate how DDD is suitable to integrate both trajectory time
series (paired between subsequent time points) and snapshot time series
(unpaired time points). Methods capable of integrating both scenarios are
particularly relevant for the analysis of biomedical data, whereby studies
observe population at fixed time points (snapshots) and individual patient
journeys with repeated follow ups (trajectories).
- Abstract（参考訳）: 動的分散分解(DDD)はTaylor-Kingらによって導入された。
動的モード分解の変種としてのal.(plos comp biol, 2020)
簡単に言うと、DDDは、連続状態空間上の基底関数を使用することで、これらの基底関数に対する連続時間マルコフ連鎖の適合を可能にします。
dddのパラメータ数は基底関数の数の2乗でスケールします。問題を再構成し、メソッドをコンパクトな基底関数に制限することで、スパース行列のみの推論が可能になります。
最後に、DDDがトラジェクティブ時系列(後続の時間点間でペアリングされる)とスナップショット時系列(未ペアリング時間点)の両方を統合するのにどのように適しているかを示す。
どちらのシナリオも統合できる手法は、生物医学データの解析に特に重要であり、研究は、一定の時点(スナップショット)における個体数と、反復的なフォローアップ(軌道)を伴う個々の患者の移動を観察する。
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