論文の概要: Maximal Consistent Subsystems of Max-T Fuzzy Relational Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03059v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 12:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 14:37:36.576946
- Title: Maximal Consistent Subsystems of Max-T Fuzzy Relational Equations
- Title(参考訳): max-t ファジィ関係方程式の極大整合性サブシステム
- Authors: Isma\"il Baaj
- Abstract要約: A Box_Tmax x = b$, ここで$T$は$min$、積またはLukasiewiczのt-ノルムの間のt-ノルムである。
矛盾しない$max-T$システムに対して、正準極大一貫したサブシステムを構築する。
我々は、その最大一貫したサブシステムをすべて反復的に取得する方法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article, we study the inconsistency of a system of $\max-T$ fuzzy
relational equations of the form $A \Box_{T}^{\max} x = b$, where $T$ is a
t-norm among $\min$, the product or Lukasiewicz's t-norm. For an inconsistent
$\max-T$ system, we directly construct a canonical maximal consistent subsystem
(w.r.t the inclusion order). The main tool used to obtain it is the analytical
formula which compute the Chebyshev distance $\Delta = \inf_{c \in \mathcal{C}}
\Vert b - c \Vert$ associated to the inconsistent $\max-T$ system, where
$\mathcal{C}$ is the set of second members of consistent systems defined with
the same matrix $A$. Based on the same analytical formula, we give, for an
inconsistent $\max-\min$ system, an efficient method to obtain all its
consistent subsystems, and we show how to iteratively get all its maximal
consistent subsystems.
- Abstract(参考訳): 本稿では、$a \box_{t}^{\max} x = b$ という形の、$a \box_{t}^{\max} x = b$ のファジィ関係方程式の系の不整合について研究する。
矛盾しない$\max-T$システムに対して、正準最大整合部分系を直接構成する(包含順序において)。
得られた主なツールは、チェビシェフ距離 $\Delta = \inf_{c \in \mathcal{C}} \Vert b - c \Vert$ を、一貫性のない$\max-T$システムに関連付けて計算する解析公式である。
同じ解析式に基づいて、不整合$\max-\min$システムに対して、すべての一貫したサブシステムを得る効率的な方法を示し、その最大一貫したサブシステムを反復的に得る方法を示す。
関連論文リスト
- The Communication Complexity of Approximating Matrix Rank [50.6867896228563]
この問題は通信複雑性のランダム化を$Omega(frac1kcdot n2log|mathbbF|)$とする。
アプリケーションとして、$k$パスを持つ任意のストリーミングアルゴリズムに対して、$Omega(frac1kcdot n2log|mathbbF|)$スペースローバウンドを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-26T06:21:42Z) - LevAttention: Time, Space, and Streaming Efficient Algorithm for Heavy Attentions [54.54897832889028]
任意の$K$に対して、$n$とは独立に「普遍集合」$Uサブセット[n]$が存在し、任意の$Q$と任意の行$i$に対して、大きな注目スコアが$A_i,j$ in row $i$ of $A$は全て$jin U$を持つことを示す。
我々は、視覚変換器のスキームの利点を実証的に示し、トレーニング中に我々の普遍的なセットを使用する新しいモデルのトレーニング方法を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T19:47:13Z) - On learning capacities of Sugeno integrals with systems of fuzzy relational equations [0.0]
本稿では,ファジィリレーショナル方程式系に基づくトレーニングデータに基づいて,スゲノ積分の基盤となるキャパシティを学習する手法を提案する。
ファジィリレーショナル方程式の系の不整合を扱うために, 最大近似$q$-maxitive 容量と最小近似$q$-minitive 容量を得る方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T18:40:01Z) - Solving Dense Linear Systems Faster Than via Preconditioning [1.8854491183340518]
我々のアルゴリズムは$tilde O(n2)$ if $k=O(n0.729)$であることを示す。
特に、我々のアルゴリズムは$tilde O(n2)$ if $k=O(n0.729)$である。
主アルゴリズムはランダム化ブロック座標降下法とみなすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T12:53:34Z) - Handling the inconsistency of systems of $\min\rightarrow$ fuzzy
relational equations [0.0]
ケビシェフ距離を計算するための解析式を、数学D Vertベータで$nabla = inf_dとする。
我々は、$min-rightarrow_G$システムの場合、チェビシェフ距離$nabla$は無限であるかもしれないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T16:12:26Z) - Chebyshev distances associated to the second members of systems of
Max-product/Lukasiewicz Fuzzy relational equations [0.0]
我々は、$max$-product fuzzyリレーショナル方程式の系と$max$-Lukasiewicz fuzzyリレーショナル方程式の系の不整合について検討する。
我々は、$max$-product fuzzyリレーショナル方程式系の第2の部材と$max$-Lukasiewiczリレーショナルファジィ方程式系の第2の部材に関するチェビシェフ距離を計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T09:18:20Z) - Max-min Learning of Approximate Weight Matrices from Fuzzy Data [0.0]
ファジィ・リレーショナル方程式の不整合系の近似解集合 $Lambda_b$ について検討する。
トレーニングデータから入力データと出力データを関連付ける学習重量行列を最大$max-minのパラダイムとして導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-15T16:48:30Z) - Optimal Query Complexities for Dynamic Trace Estimation [59.032228008383484]
我々は,行列がゆっくりと変化している動的環境において,正確なトレース推定に必要な行列ベクトルクエリ数を最小化する問題を考える。
我々は、$delta$失敗確率で$epsilon$エラーまで、すべての$m$トレースを同時に推定する新しいバイナリツリー要約手順を提供する。
我々の下界(1)は、静的な設定においてもフロベニウスノルム誤差を持つ行列ベクトル積モデルにおけるハッチンソン推定子の第一の厳密な境界を与え、(2)動的トレース推定のための最初の無条件下界を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T04:15:44Z) - Low-Rank Approximation with $1/\epsilon^{1/3}$ Matrix-Vector Products [58.05771390012827]
我々は、任意のSchatten-$p$ノルムの下で、低ランク近似のためのクリロフ部分空間に基づく反復法について研究する。
我々の主な成果は、$tildeO(k/sqrtepsilon)$ matrix-vector productのみを使用するアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T16:10:41Z) - Spectral properties of sample covariance matrices arising from random
matrices with independent non identically distributed columns [50.053491972003656]
関数 $texttr(AR(z))$, for $R(z) = (frac1nXXT- zI_p)-1$ and $Ain mathcal M_p$ deterministic, have a standard deviation of order $O(|A|_* / sqrt n)$.
ここでは、$|mathbb E[R(z)] - tilde R(z)|_F を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T14:21:43Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z)
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。