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Enregistrement W2113501324 · doi:10.1109/10.867966

Selecting the corner in the L-curve approach to Tikhonov regularization

2000· article· en· W2113501324 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNumerical methods in inverse problems
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésTikhonov regularizationRegularization (linguistics)SmoothingMathematicsCurvatureGaussian noiseResidualCurve fittingRegularization perspectives on support vector machinesGaussian curvatureApplied mathematicsGaussianAlgorithmMathematical optimizationMathematical analysisGeometryComputer scienceInverse problemArtificial intelligenceStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of two methods for selecting the corner in the L-curve approach to Tikhonov regularization is evaluated via computer simulation. These methods are selecting the corner as the point of maximum curvature in the L-curve, and selecting it as the point where the product of abcissa and ordinate is a minimum. It is shown that both these methods resulted in significantly better regularization parameters than that obtained with an often-used empirical Composite REsidual and Smoothing Operator approach, particularly in conditions where correlated geometry noise exceeds Gaussian measurement noise. It is also shown that the regularization parameter that results with the minimum-product method is identical to that selected with another empirical zero-crossing approach proposed earlier.

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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,248 · 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