Parallel Lanczos bidiagonalization for total least squares filter in robot navigation
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
In the robot navigation problem, noisy sensor data must be filtered to obtain the best estimate of the robot position. The discrete Kalman filter, which usually is used for prediction and detection of signals in communication and control problems has become a commonly used method to reduce the effect of uncertainty from the sensor data. However, due to the special domain of robot navigation, the Kalman approach is very limited. The use of total least squares filter has been proposed (Boley and Sutherland, 1993) which is capable of converging with many fewer readings and achieving greater accuracy than the classical Kalman filter. The main disadvantage of those approaches is that they can not deal with the case where the noise subspace is of dimension higher than one. Here a parallel Krylov subspace method on parallel distributed memory computers which uses the Lanczos bidiagonalization process with updating techniques is proposed which is more computationally attractive to solve the total least squares problems. The parallel algorithm is derived such that all inner products of a single iteration step are independent. Therefore, the cost of global communication which represents the bottleneck of the parallel performance on parallel distributed memory computers can be significantly reduced. This filter is very promising for very large data information and from our very preliminary experiments we can obtain more precise accuracy and better speedup.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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