Photonics-Based Cholesky Decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Matrix decomposition approaches are the techniques that partition a complex matrix into its constituents in order to reduce the computational complexity of different matrix calculations. Among different decomposition techniques, Cholesky decomposition [1] , in which a Hermitian positive semi-definite matrix is decomposed into the product between a lower triangular matrix and its conjugate transpose, has been employed in different applications [2] . In particular, Cholesky decomposition has been widely used to compute the inverse of large matrices [3] , because of the advantages it offers terms of the computational complexity and memory requirements [4] . While matrix decomposition reduces the computational complexity, the hardware in which the decomposition is performed affects the overall efficiency and the time required to decompose the matrix. Photonics-based computation has been proposed as a promising approach that offers low-computational cost for ultra-fast data processing [5] . In this paper, a photonic computing architecture is proposed to improve the time and power efficiency of Cholesky decomposition. This is specifically attractive for wireless communication systems, where computational resources are limited and the data needs to be processed on the fly. The proposed architecture is based on Broadcast-and-Weight (B&W) protocol [6] , in which a bank of microring modulators and wavelength division multiplexing scheme are utilized to implement dot product in an optical platform. In the proposed architecture, a feedback control procedure is designed to set the weights by applying voltages to microring resonators.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».