論文の概要: FunQuant: A R package to perform quantization in the context of rare events and time-consuming simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10871v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 08:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 12:29:56.759902
• Title: FunQuant: A R package to perform quantization in the context of rare events and time-consuming simulations
• Title（参考訳）: FunQuant: レアイベントと時間的シミュレーションのコンテキストで量子化を実行するRパッケージ
• Authors: Charlie Sire and Yann Richet and Rodolphe Le Riche and Didier Rulli\`ere and J\'er\'emy Rohmer and Lucie Pheulpin
• Abstract要約: 量子化は離散近似を計算することによって連続分布を要約する。 データ量子化の広く採用されている方法の1つにロイドのアルゴリズムがあり、このアルゴリズムは空間を「ボロノ」セルに分割し、クラスターとして見ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization summarizes continuous distributions by calculating a discrete approximation. Among the widely adopted methods for data quantization is Lloyd's algorithm, which partitions the space into Vorono\"i cells, that can be seen as clusters, and constructs a discrete distribution based on their centroids and probabilistic masses. Lloyd's algorithm estimates the optimal centroids in a minimal expected distance sense, but this approach poses significant challenges in scenarios where data evaluation is costly, and relates to rare events. Then, the single cluster associated to no event takes the majority of the probability mass. In this context, a metamodel is required and adapted sampling methods are necessary to increase the precision of the computations on the rare clusters.
• Abstract（参考訳）: 量子化は離散近似を計算することによって連続分布を要約する。 データ量子化の手法として広く採用されているのがロイドのアルゴリズムであり、空間をクラスタと見なすことができる vorono\"i 細胞に分割し、その中心体と確率的質量に基づく離散分布を構築する。 ロイドのアルゴリズムは、最小距離感覚で最適なセンチロイドを推定するが、このアプローチは、データ評価がコストがかかり、まれな事象と関連するシナリオにおいて重大な課題をもたらす。 そして、すべての事象に関連する単一のクラスタが確率質量の過半数を取る。 この文脈では、メタモデルが必要であり、まれなクラスタ上の計算の精度を高めるために、適応したサンプリング手法が必要である。

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