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Enregistrement W2033606587 · doi:10.1109/pacrim.2009.5291397

On convergence properties of subspace trackers based on orthogonal iteration

2009· article· en· W2033606587 sur OpenAlexaff
Chao-Cheng Tu, Benoı̂t Champagne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspace topologyConvergence (economics)MathematicsKrylov subspaceAlgorithmOrthographic projectionApplied mathematicsPower iterationEigendecomposition of a matrixContext (archaeology)Eigenvalues and eigenvectorsOrthogonal matrixMathematical optimizationComputer scienceIterative methodOrthogonal basisMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies convergence properties of subspace trackers using orthogonal iteration. In the context of blind estimation of a time-varying channel, orthogonal iteration and its variants have been widely considered for tracking the channel parameters by updating the eigendecomposition of an exponentially weighted correlation matrix. While it is well known that orthogonal iteration converges exponentially with arbitrary initial conditions, orthogonal-iteration-based subspace trackers can only inherit these merits when the channels considered undergo extremely slow time-variations. In this paper, we generalize the traditional (i.e. fixed subspace) convergence analysis of the orthogonal iteration to include non-stationary situations as well. We use the results to investigate the convergence behavior of subspace trackers based on orthogonal iteration under slow, moderate and rapid time-variations of the underlying subspace. In the latter case, we expose a fundamental limitation of the orthogonal iteration, i.e. practical limit on subspace variations to ensure effective tracking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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