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Enregistrement W1996637148 · doi:10.1090/s0025-5718-2012-02618-4

Algorithms for matrix extension and orthogonal wavelet filter banks over algebraic number fields

2012· article· en· W1996637148 sur OpenAlexafffund
Bin Han, Xiaosheng Zhuang

Notice bibliographique

RevueMathematics of Computation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Analysis and Transform Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsAlgebraic extensionAlgebraic numberWaveletOrthogonal matrixField (mathematics)Algebraic number fieldMatrix (chemical analysis)Algebra over a fieldFilter (signal processing)Rational numberDiscrete mathematicsAlgorithmPure mathematicsMathematical analysisComputer scienceOrthogonal basis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a finite dimensional linear space over the rational number field Q \mathbb {Q} , an algebraic number field is of particular importance and interest in mathematics and engineering. Algorithms using algebraic number fields can be efficiently implemented involving only integer arithmetics. We observe that all known finitely supported orthogonal wavelet low-pass filters in the literature have coefficients coming from an algebraic number field. Therefore, it is of theoretical and practical interest for us to consider orthogonal wavelet filter banks over algebraic number fields. In this paper, we formulate the matrix extension problem over any general subfield of C \mathbb {C} (including an algebraic number field as a special case), and we provide step-by-step algorithms to implement our main results. As an application, we obtain a satisfactory algorithm for constructing orthogonal wavelet filter banks over algebraic number fields. Several examples are provided to illustrate the algorithms proposed in this paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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