論文の概要: An Evaluation of Real-time Adaptive Sampling Change Point Detection Algorithm using KCUSUM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10291v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 19:45:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 18:17:11.497501
• Title: An Evaluation of Real-time Adaptive Sampling Change Point Detection Algorithm using KCUSUM
• Title（参考訳）: KCUSUMを用いたリアルタイム適応サンプリング変更点検出アルゴリズムの評価
• Authors: Vijayalakshmi Saravanan, Perry Siehien, Shinjae Yoo, Hubertus Van Dam, Thomas Flynn, Christopher Kelly, Khaled Z Ibrahim
• Abstract要約: 本稿では,Kernel-based Cumulative Sum (KCUSUM)アルゴリズムを導入し,従来のCumulative Sum (CUSUM) 法を非パラメトリック拡張する。 KCUSUMは、入ってくるサンプルを参照サンプルと直接比較することで自身を分割し、最大平均離散(MMD)非パラメトリックフレームワークに基礎を置く統計を計算する。 我々は,NWChem CODARやタンパク質折り畳みデータなどの科学シミュレーションによる実世界のユースケースについて論じ,オンライン変化点検出におけるKCUSUMの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.841799148793424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting abrupt changes in real-time data streams from scientific simulations presents a challenging task, demanding the deployment of accurate and efficient algorithms. Identifying change points in live data stream involves continuous scrutiny of incoming observations for deviations in their statistical characteristics, particularly in high-volume data scenarios. Maintaining a balance between sudden change detection and minimizing false alarms is vital. Many existing algorithms for this purpose rely on known probability distributions, limiting their feasibility. In this study, we introduce the Kernel-based Cumulative Sum (KCUSUM) algorithm, a non-parametric extension of the traditional Cumulative Sum (CUSUM) method, which has gained prominence for its efficacy in online change point detection under less restrictive conditions. KCUSUM splits itself by comparing incoming samples directly with reference samples and computes a statistic grounded in the Maximum Mean Discrepancy (MMD) non-parametric framework. This approach extends KCUSUM's pertinence to scenarios where only reference samples are available, such as atomic trajectories of proteins in vacuum, facilitating the detection of deviations from the reference sample without prior knowledge of the data's underlying distribution. Furthermore, by harnessing MMD's inherent random-walk structure, we can theoretically analyze KCUSUM's performance across various use cases, including metrics like expected delay and mean runtime to false alarms. Finally, we discuss real-world use cases from scientific simulations such as NWChem CODAR and protein folding data, demonstrating KCUSUM's practical effectiveness in online change point detection.
• Abstract（参考訳）: 科学シミュレーションからリアルタイムデータストリームの急激な変化を検出することは、正確で効率的なアルゴリズムの展開を要求する難しい課題である。 ライブデータストリームにおける変化点を特定するには、その統計特性、特に大量データシナリオにおける偏差に対する着信観測の連続的な精査が必要となる。 急激な変化検出と誤報の最小化のバランスを維持することは不可欠である。 この目的のために既存の多くのアルゴリズムは既知の確率分布に依存し、その実現可能性を制限する。 本研究では,従来型の累積和法 (cumulative sum, cuum) の非パラメトリック拡張であるkernel-based cumulative sum (kcusum) アルゴリズムを提案する。 KCUSUMは、入ってくるサンプルを参照サンプルと直接比較することで自身を分割し、最大平均離散(MMD)非パラメトリックフレームワークに基礎を置く統計を計算する。 このアプローチは、kcusumの関連性を、真空中のタンパク質の原子軌道のような参照サンプルのみが利用可能なシナリオにまで拡張し、データの基盤となる分布を事前に知ることなく、参照サンプルからの偏差の検出を容易にする。 さらに、MDD固有のランダムウォーク構造を利用することで、予測遅延や平均実行時の誤警報といった様々なユースケースにおけるKCUSUMの性能を理論的に解析することができる。 最後に,NWChem CODARやタンパク質折り畳みデータなどの科学シミュレーションによる実世界のユースケースについて議論し,オンライン変化点検出におけるKCUSUMの有効性を実証する。

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