Efficient Rank-Adaptive Least-Square Estimation and Multiple-Parameter Linear Regression Using Novel Dyadically Recursive Hermitian Matrix Inversion
Notice bibliographique
Résumé
Least-square estimation (LSE) and multiple-parameter linear regression (MLR) are the important estimation techniques for engineering and science, especially in the mobile communications and signal processing applications. The majority of computational complexity incurred in LSE and MLR arises from a Hermitian matrix inversion. In practice, the Yule-Walker equations are not valid, and hence the Levinson-Durbin algorithm cannot be employed for general LSE and MLR problems. Therefore, the most efficient Hermitian matrix inversion method is based on the Cholesky factorization. In this paper, we derive a new dyadic recursion algorithm for sequential rank-adaptive Hermitian matrix inversions. In addition, we provide the theoretical computational complexity analyses to compare our new dyadic recursion scheme and the conventional Cholesky factorization. We can design a variable model-order LSE (MLR) using this proposed dyadic recursion approach thereupon. Through our complexity analyses and the Monte Carlo simulations, we show that our new dyadic recursion algorithm is more efficient than the conventional Cholesky factorization for the sequential rank-adaptive LSE (MLR) and the associated variable model-order LSE (MLR) can seek the trade-off between the targeted estimation performance and the required computational complexity. Our proposed new scheme can benefit future portable and mobile signal processing or communications devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».