論文の概要: Parameter estimation from an Ornstein-Uhlenbeck process with measurement noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13498v2
• Date: Fri, 4 Aug 2023 15:05:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 15:52:39.656378
• Title: Parameter estimation from an Ornstein-Uhlenbeck process with measurement noise
• Title（参考訳）: 計測ノイズを伴うオルンシュタイン-ウレンベック過程からのパラメータ推定
• Authors: Simon Carter and Helmut H. Strey
• Abstract要約: 熱雑音をハミルトンモンテカルロに匹敵する性能で効果的に分離できるアルゴリズムを提案する。 熱雑音と乗算雑音の比についての追加知識により, 2種類の雑音を正確に識別できることが示されている。
• 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: This article aims to investigate the impact of noise on parameter fitting for an Ornstein-Uhlenbeck process, focusing on the effects of multiplicative and thermal noise on the accuracy of signal separation. To address these issues, we propose algorithms and methods that can effectively distinguish between thermal and multiplicative noise and improve the precision of parameter estimation for optimal data analysis. Specifically, we explore the impact of both multiplicative and thermal noise on the obfuscation of the actual signal and propose methods to resolve them. Firstly, we present an algorithm that can effectively separate thermal noise with comparable performance to Hamilton Monte Carlo (HMC) but with significantly improved speed. Subsequently, we analyze multiplicative noise and demonstrate that HMC is insufficient for isolating thermal and multiplicative noise. However, we show that, with additional knowledge of the ratio between thermal and multiplicative noise, we can accurately distinguish between the two types of noise when provided with a sufficiently large sampling rate or an amplitude of multiplicative noise smaller than thermal noise. This finding results in a situation that initially seems counterintuitive. When multiplicative noise dominates the noise spectrum, we can successfully estimate the parameters for such systems after adding additional white noise to shift the noise balance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Ornstein-Uhlenbeckプロセスのパラメータフィッティングにおける雑音の影響について検討し,乗算と熱雑音が信号分離の精度に与える影響に着目した。 そこで本研究では,熱雑音と乗算雑音を効果的に区別し,最適データ解析のためのパラメータ推定精度を向上させるアルゴリズムと手法を提案する。 具体的には,実信号の難読化に対する乗法と熱雑音の影響について検討し,その解決法を提案する。 まず,ハミルトンモンテカルロ (hmc) と同等の性能で熱雑音を効果的に分離するアルゴリズムを提案する。 その後,乗法ノイズを分析し,hmcが熱的および乗法的ノイズを分離するには不十分であることを示す。 しかし,熱雑音と乗法雑音の比を加味することにより,十分大きなサンプリング率や熱雑音より小さい乗法雑音の振幅が与えられた場合,この2種類の雑音を正確に区別できることを示す。 この発見は、最初は直感的に思える状況をもたらす。 乗法雑音が雑音スペクトルを支配する場合,ノイズバランスをシフトするために白色雑音を付加し,そのパラメータを推定することに成功した。

関連論文リスト

• SDE-based Multiplicative Noise Removal [6.985808221697239]
  乗法ノイズは合成開口レーダ(SAR)、レーザー、光学レンズによって生成された画像に影響を与える。 微分方程式に基づく拡散モデルを用いて乗法雑音に対処する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T00:31:05Z)
• Bayesian Inference of General Noise Model Parameters from Surface Code's Syndrome Statistics [0.0]
  表面符号のテンソルネットワークシミュレータを統合する一般雑音モデルベイズ推論法を提案する。 雑音パラメータが一定であり変化しない定常雑音に対しては,マルコフ連鎖モンテカルロに基づく手法を提案する。 より現実的な状況である時間変化ノイズに対しては、シーケンシャルなモンテカルロに基づく別の手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T10:26:04Z)
• General noise-resilient quantum amplitude estimation [0.0]
  本稿では,雑音下での振幅推定と観測可能な新しいアルゴリズムを提案する。 興味深いことに、我々のアルゴリズムは量子回路の深さの異なるノイズに対して堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T09:27:40Z)
• Accurate and Honest Approximation of Correlated Qubit Noise [39.58317527488534]
  提案手法は, 量子ビット相関度の高い雑音成分を組み込むことにより, 精度を向上することのできる, 近似雑音チャネルの効率的な構成法である。 固定周波数超伝導量子ビットに典型的な現実的な雑音強度では、2量子ビット相関を超える相関ノイズがコードシミュレーションの精度に大きく影響することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T19:00:34Z)
• Inference and Denoise: Causal Inference-based Neural Speech Enhancement [83.4641575757706]
  本研究では、雑音の存在を介入としてモデル化することにより、因果推論パラダイムにおける音声強調(SE)課題に対処する。 提案した因果推論に基づく音声強調(CISE)は,ノイズ検出器を用いて間欠雑音音声中のクリーンフレームとノイズフレームを分離し,両フレームセットを2つのマスクベース拡張モジュール(EM)に割り当て,ノイズ条件SEを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T15:03:50Z)
• Characterizing low-frequency qubit noise [55.41644538483948]
  量子ビット周波数のゆらぎは、スケーラブルな量子コンピュータへの道のりで克服すべき主要な問題の1つである。 ゆらぎの統計は、定期的に繰り返されるラムゼー測定の結果の相関子を測定することで特徴づけられる。 この研究は、進化する雑音の存在下での繰り返し測定中に量子力学を記述する方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T22:48:43Z)
• SAR Despeckling using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [52.25981472415249]
  スペックルの存在は画像品質を劣化させ、SAR画像理解アプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。 本稿では,SAR脱種のための拡散確率モデルであるSAR-DDPMを紹介する。 提案手法は, 最先端の切り離し法と比較して, 定量化と定性化の両面で有意な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T14:00:26Z)
• High-Order Qubit Dephasing at Sweet Spots by Non-Gaussian Fluctuators: Symmetry Breaking and Floquet Protection [55.41644538483948]
  非ガウスゆらぎによるqubit dephasingについて検討した。 非ガウス雑音に特有の対称性破壊効果を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T18:02:38Z)
• Learning based signal detection for MIMO systems with unknown noise statistics [84.02122699723536]
  本論文では,未知のノイズ統計による信号を堅牢に検出する一般化最大確率(ML)推定器を考案する。 実際には、システムノイズに関する統計的な知識はほとんどなく、場合によっては非ガウス的であり、衝動的であり、分析不可能である。 我々のフレームワークは、ノイズサンプルのみを必要とする教師なしの学習アプローチによって駆動される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-21T04:48:15Z)
• Modeling and mitigation of cross-talk effects in readout noise with applications to the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
  雑音の緩和は、上界を導出する誤差まで行うことができる。 ノイズモデルとエラー軽減スキームの両方をテストするためにIBMのデバイスを使用した15(23)量子ビットの実験。 浅層深度ランダム回路によって生成されるHaar-random量子状態と状態に対して、同様の効果が期待できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T02:19:58Z)
• Shape Matters: Understanding the Implicit Bias of the Noise Covariance [76.54300276636982]
  勾配降下のノイズはパラメータ化モデルに対するトレーニングにおいて重要な暗黙の正則化効果をもたらす。 ミニバッチやラベルの摂動によって引き起こされるパラメータ依存ノイズはガウスノイズよりもはるかに効果的であることを示す。 分析の結果,パラメータ依存ノイズは局所最小値に偏りを生じさせるが,球状ガウス雑音は生じないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T18:31:02Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。