Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quasi-uniform designs with optimal and near-optimal uniformity constant

論文の概要: Quasi-uniform designs with optimal and near-optimal uniformity constant

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10401v1
Date: Mon, 20 Dec 2021 08:49:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-22 00:20:00.722733
Title: Quasi-uniform designs with optimal and near-optimal uniformity constant
Title（参考訳）: 最適および近最適一様定数を持つ準一様設計
Authors: Luc Pronzato and Anatoly Zhigljavsky
Abstract要約: デザインは与えられた集合の異なる点の集まりで、$X$である。ネストされた設計の列の均一性は、設計のメッシュ比に対する最小の上限である。この一様性定数上の下界を導出し、単純な欲求構造がこの下界を達成することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A design is a collection of distinct points in a given set $X$, which is assumed to be a compact subset of $R^d$, and the mesh-ratio of a design is the ratio of its fill distance to its separation radius. The uniformity constant of a sequence of nested designs is the smallest upper bound for the mesh-ratios of the designs. We derive a lower bound on this uniformity constant and show that a simple greedy construction achieves this lower bound. We then extend this scheme to allow more flexibility in the design construction.
Abstract（参考訳）: 設計は、与えられた集合 $x$ の異なる点の集合であり、これは $r^d$ のコンパクト部分集合であると仮定され、設計のメッシュ比は、その充填距離と分離半径の比である。ネストされた設計の列の均一性定数は、設計のメッシュ比に対する最小の上限である。この一様性定数上の下界を導出し、単純な欲求構造がこの下界を達成することを示す。そして、このスキームを拡張して、設計構成の柔軟性を高めます。

関連論文リスト

On lower bounds of the density of planar periodic sets without unit distances [55.2480439325792]
平面トーラスから構築したグラフ上での最大独立集合(MIS)問題として問題を再構成することにより、$m_1(mathbbR2)$を推定する新しいアプローチを導入する。提案手法の理論的正当性によって支持された実験結果は,十分に広い範囲のパラメータに対して,この手法が既知の下界を改善できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-20T12:07:19Z)
Unitary Designs of Symmetric Local Random Circuits [0.0]
近似t-設計を形成する回路に必要な十分条件は、一般対称性と局所性に対する単純な整数最適化によって与えられることを示す。この研究は、対称性の基本概念とランダム性の観点からの局所性の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-24T05:13:36Z)
Approximate Unitary $k$-Designs from Shallow, Low-Communication Circuits [6.844618776091756]
近似ユニタリ$k$-デザインは、平均が最初の$k$モーメントまでのハールランダムアンサンブルに近いようなユニタリと測度のアンサンブルである。我々はサブシステム間の通信がシステムサイズで$O(1)$である乗法誤り近似単位の$k$-designアンサンブルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:43:23Z)
Point Cloud Classification via Deep Set Linearized Optimal Transport [51.99765487172328]
我々は,点雲をL2-$spaceに効率的に同時埋め込むアルゴリズムであるDeep Set Linearized Optimal Transportを紹介した。この埋め込みはワッサーシュタイン空間内の特定の低次元構造を保持し、点雲の様々なクラスを区別する分類器を構成する。我々は,有限個のラベル付き点雲を持つフローデータセットの実験を通じて,標準的な深層集合アプローチに対するアルゴリズムの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-02T23:26:33Z)
Approximate t-designs in generic circuit architectures [0.0]
単位的 t-設計(英: Unitary t-designs)は、第一の t モーメントが極大ランダムに現れるユニタリ群上の分布である。これまでの研究は、あるランダム量子回路が近似t-設計をアンサンブルする深さのいくつかの上限を確立してきた。ここでは、これらの境界はハールランダムの2つのサイトゲートの任意の固定されたアーキテクチャに拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:49:44Z)
An Improved Uniform Convergence Bound with Fat-Shattering Dimension [4.5349436061325425]
最先端の上界は、サンプルの複雑さに乗法的二乗対数係数を持ち、既存の下界との開ギャップを残している。このギャップを埋める改良された一様収束境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-13T09:20:57Z)
Protein Design with Guided Discrete Diffusion [67.06148688398677]
タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。離散拡散モデルのためのガイダンス手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。 NOSは、構造に基づく手法の重要な制限を回避し、シーケンス空間で直接設計を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T16:31:24Z)
Benchmarking deep generative models for diverse antibody sequence design [18.515971640245997]
シーケンスのみから、あるいはシーケンスと構造を共同で学習する深層生成モデルは、このタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。最近提案されたタンパク質設計のための3つの深い生成フレームワークについて考察する: (AR) 配列ベースの自己回帰生成モデル、(GVP) 正確な構造ベースのグラフニューラルネットワーク、そして3次元折り畳みのファジィでスケールフリーな表現を利用するFold2Seq。我々は,これらのモデルを,機能的含意に高い多様性を持つ設計配列を必要とする抗体配列の計算設計のタスクに基づいてベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-12T16:23:32Z)
Fold2Seq: A Joint Sequence(1D)-Fold(3D) Embedding-based Generative Model for Protein Design [70.27706384570723]
Fold2Seqは特定の標的に条件付きタンパク質配列を設計するための新しいフレームワークである。 Fold2Seqの性能は, シーケンス設計の速度, カバレッジ, 信頼性において向上したか, 同等であったかを示す。フォールドベースのFold2Seqの独特な利点は、構造ベースのディープモデルやRosettaDesignと比較して、3つの現実世界の課題においてより明確になる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T14:34:24Z)
Efficient Methods for Structured Nonconvex-Nonconcave Min-Max Optimization [98.0595480384208]
定常点に収束する一般化外空間を提案する。このアルゴリズムは一般の$p$ノルド空間だけでなく、一般の$p$次元ベクトル空間にも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-31T21:35:42Z)
On the Optimality of Randomization in Experimental Design: How to Randomize for Minimax Variance and Design-Based Inference [58.442274475425144]
条件平均値が与えられたセットで異なる場合の2本腕制御実験のミニマックス最適設計について検討する。最適設計はカラスの混合戦略最適設計(MSOD)であることが示されている。そこで,このような制約を受けるすべての設計において,最小値が最適である推論制約MSODを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-06T21:43:50Z)

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。