Compactly Supported Quasi-tight Multiframelets with High Balancing Orders and Compact Framelet Transforms
Notice bibliographique
Résumé
Framelets (a.k.a. wavelet frames) are of interest in both theory and applications. Quite often, tight or dual framelets with high vanishing moments are constructed through the popular oblique extension principle (OEP). Though OEP can increase vanishing moments for improved sparsity, it has a serious shortcoming for scalar framelets: the associated discrete framelet transform is often not compact and deconvolution is unavoidable. Here we say that a framelet transform is compact if it can be implemented by convolution using only finitely supported filters. On the other hand, in sharp contrast to the extensively studied scalar framelets, multiframelets (a.k.a. vector framelets) derived through OEP from refinable vector functions are much less studied and are far from well understood. Also, most constructed multiframelets often lack balancing property which reduces sparsity. In this paper, we are particularly interested in quasi-tight multiframelets, which are special dual multiframelets but behave almost identically as tight multiframelets. From any compactly supported \emph{refinable vector function having at least two entries}, we prove that we can always construct through OEP a compactly supported quasi-tight multiframelet such that (1) its associated discrete framelet transform is compact and has the highest possible balancing order; (2) all compactly supported framelet generators have the highest possible order of vanishing moments, matching the approximation/accuracy order of its underlying refinable vector function. This result demonstrates great advantages of OEP for multiframelets (retaining all the desired properties) over scalar framelets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».