High-dimensional compressive irregular-grid data reconstruction with a fast multidimensional singular spectrum analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Spatially irregularly sampled seismic data is unavoidable due to natural obstacles or acquisition designed for compressive sensing. Seismic reconstruction aims to regularize field data and map them from an irregular acquisition grid to regular-grid coordinates. We develop reconstructing high-dimensional arbitrary irregular-grid data with a fast multidimensional singular spectrum analysis (FMSSA) algorithm. The FMSSA filtering algorithm, replacing the traditional multidimensional singular spectrum analysis (MSSA) algorithm, acts as a projection operator to avoid explicitly constructing block Hankel matrices, accelerate the rank-reduction procedure, and reduce the memory load. Our method, the interpolated-FMSSA, can reconstruct data deployed on an irregular grid by introducing an interpolation operator adapted to connect irregular-grid observations and desired regular-grid data without losing accurate spatial coordinates information. In addition, two commonly used Fourier-based methods for irregular-grid data reconstruction, a modified projection onto convex sets algorithm and the fast iterative shrinkage-thresholding algorithm, are used for comparison. Synthetic and real data examples show significant improvement in computational efficiency compared to the traditional I-MSSA method and improvement in reconstruction accuracy compared with the Fourier-based methods for 3D and 5D irregular-grid data reconstruction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle