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Enregistrement W2258798086 · doi:10.1088/1361-6420/ab7d2c

Non-unique games over compact groups and orientation estimation in cryo-EM

2020· preprint· en· W2258798086 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInverse Problems · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNational Institute of General Medical SciencesYork UniversityPrinceton UniversityGordon and Betty Moore FoundationSimons FoundationAlfred P. Sloan FoundationDivision of Mathematical SciencesNational Science Foundation
Mots-clésUnit sphereMathematicsEstimatorCombinatoricsGeneralizationGroup (periodic table)Orientation (vector space)Mathematical analysisPhysicsGeometryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Let <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mi mathvariant="script">G</mml:mi> </mml:math> be a compact group and let <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>i</mml:mi> <mml:mi>j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>∈</mml:mo> <mml:mi>C</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script">G</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> . We define the non-unique games (NUG) problem as finding <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>g</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mo>…</mml:mo> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mspace width="thinmathspace"/> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>g</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>∈</mml:mo> <mml:mi mathvariant="script">G</mml:mi> </mml:math> to minimize <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo>∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>i</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>j</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>i</mml:mi> <mml:mi>j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced close=")" open="("> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>g</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>i</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi>g</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>j</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> . We introduce a convex relaxation of the NUG problem to a semidefinite program (SDP) by taking the Fourier transform of f ij over <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mi mathvariant="script">G</mml:mi> </mml:math> . The NUG framework can be seen as a generalization of the little Grothendieck problem over the orthogonal group and the unique games problem and includes many practically relevant problems, such as the maximum likelihood estimator to registering bandlimited functions over the unit sphere in d -dimensions and orientation estimation of noisy cryo-electron microscopy (cryo-EM) projection images. We implement an SDP solver for the NUG cryo-EM problem using the alternating direction method of multipliers (ADMM). Numerical study with synthetic datasets indicate that while our ADMM solver is slower than existing methods, it can estimate the rotations more accurately, especially at low signal-to-noise ratio (SNR).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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