Non-linear complex principal component analysis of nearshore bathymetry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Complex principal component analysis (CPCA) is a useful linear method for dimensionality reduction of data sets characterized by propagating patterns, where the CPCA modes are linear functions of the complex principal component (CPC), consisting of an amplitude and a phase. The use of non-linear methods, such as the neural-network based circular non-linear principal component analysis (NLPCA.cir) and the recently developed non-linear complex principal component analysis (NLCPCA), may provide a more accurate description of data in case the lower-dimensional structure is non-linear. NLPCA.cir extracts non-linear phase information without amplitude variability, while NLCPCA is capable of extracting both. NLCPCA can thus be viewed as a non-linear generalization of CPCA. In this article, NLCPCA is applied to bathymetry data from the sandy barred beaches at Egmond aan Zee (Netherlands), the Hasaki coast (Japan) and Duck (North Carolina, USA) to examine how effective this new method is in comparison to CPCA and NLPCA.cir in representing propagating phenomena. At Duck, the underlying low-dimensional data structure is found to have linear phase and amplitude variability only and, accordingly, CPCA performs as well as NLCPCA. At Egmond, the reduced data structure contains non-linear spatial patterns (asymmetric bar/trough shapes) without much temporal amplitude variability and, consequently, is about equally well modelled by NLCPCA and NLPCA.cir. Finally, at Hasaki, the data structure displays not only non-linear spatial variability but also considerably temporal amplitude variability, and NLCPCA outperforms both CPCA and NLPCA.cir. Because it is difficult to know the structure of data in advance as to which one of the three models should be used, the generalized NLCPCA model can be used in each situation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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