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Enregistrement W2152362622 · doi:10.13140/rg.2.2.14344.01289

Symbolic Convex Analysis

2005· dissertation· en· W2152362622 sur OpenAlexfundno aff
Christopher Howard Hamilton

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2005
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Optimization Algorithms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésConvex analysisProper convex functionConic optimizationConvex optimizationMathematical optimizationRegular polygonComputer scienceEllipsoid methodDimension (graph theory)Optimization problemTheoretical computer scienceVisualizationMathematicsArtificial intelligencePure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Convex optimization is a branch of mathematics dealing with non-linear optimization problems with additional geometric structure.This area has been the focus of considerable research due to the fact that convex optimization problems are scalable and can be efficiently solved by interior-point methods.Over the last ten years or so, convex optimization has found applications in many new areas including control theory, signal processing, communications and networks, circuit design, data analysis and finance.As with any new problem, of key concern is visualization of the problem space in order to develop intuition.In this thesis we develop tools for the visualization of convex functions.An important operation in convex optimization is that of Fenchel conjugation.Earlier research has developed algorithms for the symbolic Fenchel conjugation in one dimension, or many separable dimensions.In this thesis these algorithms are extended to work in the non-separable many dimensional case.and my supervisor, Dr. Jonathan Borwein, for his invaluable

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)0,006
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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