論文の概要: Validation of non-negative matrix factorization for assessment of atomic pair-distribution function (PDF) data in a real-time streaming context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11807v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 15:40:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-04 08:09:09.652817
• Title: Validation of non-negative matrix factorization for assessment of atomic pair-distribution function (PDF) data in a real-time streaming context
• Title（参考訳）: 実時間ストリーミングコンテキストにおける原子対分布関数(pdf)データの評価のための非負行列分解の検証
• Abstract要約: 我々は,原子対分布関数(PDF)データから関連成分の自動同定に行列分解を用いたことを検証する。 本稿では,ストリーミング方式で受信したPDFデータを解析するソフトウェア基盤を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33055374209385807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We validate the use of matrix factorization for the automatic identification of relevant components from atomic pair distribution function (PDF) data. We also present a newly developed software infrastructure for analyzing the PDF data arriving in streaming manner. We then apply two matrix factorization techniques, Principal Component Analysis (PCA) and Non-negative Matrix Factorization (NMF), to study simulated and experiment datasets in the context of in situ experiment.
• Abstract（参考訳）: 我々は,原子対分布関数(PDF)データから関連成分の自動同定に行列分解を用いたことを検証する。 また,ストリーミング方式で受信したPDFデータを解析するためのソフトウェア基盤も新たに開発した。 次に, 主成分分析法 (pca) と非負行列分解法 (nmf) の2つの行列因子分解法を適用し, シミュレーションおよび実験データセットを用いて実験を行った。

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