論文の概要: Formulation of Weighted Average Smoothing as a Projection of the Origin onto a Convex Polytope

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11958v1
• Date: Sun, 19 Mar 2023 22:40:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 14:22:45.632492
• Title: Formulation of Weighted Average Smoothing as a Projection of the Origin onto a Convex Polytope
• Title（参考訳）: 凸ポリトープへの原点投影としての重み付き平均平滑化の定式化
• Authors: Kaan Gokcesu, Hakan Gokcesu
• Abstract要約: 中心付近に対称な最適なウェイトウインドウが存在することを示す。 対応する最小二乗問題を二次計画として定式化し、最終的に原点の凸ポリトープへの射影として定式化する。
• 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: Our study focuses on determining the best weight windows for a weighted moving average smoother under squared loss. We show that there exists an optimal weight window that is symmetrical around its center. We study the class of tapered weight windows, which decrease in weight as they move away from the center. We formulate the corresponding least squares problem as a quadratic program and finally as a projection of the origin onto a convex polytope. Additionally, we provide some analytical solutions to the best window when some conditions are met on the input data.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,2乗損失下での重み付き移動平均平滑化に最適なウインドウを決定することに焦点を当てた。 我々は,その中心付近に対称な最適重み窓が存在することを示す。 中心から遠ざかるにつれて重量が減少するテーパー重み窓の分類について検討した。 対応する最小二乗問題を二次プログラムとして、最終的に凸多面体への原点の射影として定式化する。 さらに、入力データ上で条件が満たされた場合、最良のウィンドウにいくつかの解析的ソリューションを提供する。

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