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Enregistrement W2053637543 · doi:10.1145/2608628.2608673

Linear independence oracles and applications to rectangular and low rank linear systems

2014· article· en· W2053637543 sur OpenAlexaff
Arne Storjohann, Shiyun Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRank (graph theory)Row and column spacesRowRandomized algorithmMathematicsCombinatoricsMatrix (chemical analysis)SolverField (mathematics)AlgorithmDiscrete mathematicsComputer scienceMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Randomized algorithms are given for linear algebra problems on an input matrix A ∈ Knxm over a field K. We give an algorithm that simultaneously computes the row and column rank profiles of A in 2r3 + (r2 + n + m + |A|)1+o(1) field operations from K, where r is the rank of A and |A| denotes the number of nonzero entries of A. Here, the +o(1) in cost estimates captures some missing log n and log m factors. The rank profiles algorithm is randomized of the Monte Carlo type: the correct answer will be returned with probability at least 1/2. Given a b ∈ Knx1, we give an algorithm that either computes a particular solution vector x ∈ Kmx1 to the system Ax = b, or produces an inconsistency certificate vector u ∈ K1xn such that uA = 0 and ub ≠ 0. The linear solver examines at most r + 1 rows and r columns of A and has running time 2r3 + (r2 + n + m + |R| + |C|)1+o(1) field operations from K, where |R| and |C| are the number of nonzero entries in the rows and columns, respectively, that are examined. The solver is randomized of the Las Vegas type: an incorrect result is never returned but the algorithm may report FAIL with probability at most 1/2. These cost estimates are achieved by making use of a novel randomized online data structure for the detection of linearly independent rows and columns.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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