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Enregistrement W2138844572 · doi:10.1109/tac.2005.852558

Gradient based iterative algorithms for solving a class of matrix equations

2005· article· en· W2138844572 sur OpenAlexaff
Feng Ding, Tongwen Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automatic Control · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMatrix Theory and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIterative methodSylvester matrixMatrix (chemical analysis)MathematicsAlgorithmConvergence (economics)Rate of convergenceMatrix-free methodsMatrix splittingConvergent matrixMathematical optimizationApplied mathematicsLocal convergenceComputer scienceSparse matrixState-transition matrixSymmetric matrixMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this note, we apply a hierarchical identification principle to study solving the Sylvester and Lyapunov matrix equations. In our approach, we regard the unknown matrix to be solved as system parameters to be identified, and present a gradient iterative algorithm for solving the equations by minimizing certain criterion functions. We prove that the iterative solution consistently converges to the true solution for any initial value, and illustrate that the rate of convergence of the iterative solution can be enhanced by choosing the convergence factor (or step-size) appropriately. Furthermore, the iterative method is extended to solve general linear matrix equations. The algorithms proposed require less storage capacity than the existing numerical ones. Finally, the algorithms are tested on computer and the results verify the theoretical findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations497
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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