• 제목/요약/키워드: matrix decomposition

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STRONG PRESERVERS OF SYMMETRIC ARCTIC RANK OF NONNEGATIVE REAL MATRICES

  • Beasley, LeRoy B.;Encinas, Luis Hernandez;Song, Seok-Zun
    • 대한수학회지
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    • 제56권6호
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    • pp.1503-1514
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    • 2019
  • A rank 1 matrix has a factorization as $uv^t$ for vectors u and v of some orders. The arctic rank of a rank 1 matrix is the half number of nonzero entries in u and v. A matrix of rank k can be expressed as the sum of k rank 1 matrices, a rank 1 decomposition. The arctic rank of a matrix A of rank k is the minimum of the sums of arctic ranks of the rank 1 matrices over all rank 1 decomposition of A. In this paper we obtain characterizations of the linear operators that strongly preserve the symmetric arctic ranks of symmetric matrices over nonnegative reals.

Estimating People's Position Using Matrix Decomposition

  • Dao, Thi-Nga;Yoon, Seokhoon
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제8권2호
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    • pp.39-46
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    • 2019
  • Human mobility estimation plays a key factor in a lot of promising applications including location-based recommendation systems, urban planning, and disease outbreak control. We study the human mobility estimation problem in the case where recent locations of a person-of-interest are unknown. Since matrix decomposition is used to perform latent semantic analysis of multi-dimensional data, we propose a human location estimation algorithm based on matrix factorization to reconstruct the human movement patterns through the use of information of persons with correlated movements. Specifically, the optimization problem which minimizes the difference between the reconstructed and actual movement data is first formulated. Then, the gradient descent algorithm is applied to adjust parameters which contribute to reconstructed mobility data. The experiment results show that the proposed framework can be used for the prediction of human location and achieves higher predictive accuracy than a baseline model.

고차원 데이터에서 공분산행렬의 추정에 대한 비교연구 (A Comparative Study of Covariance Matrix Estimators in High-Dimensional Data)

  • 이동혁;이재원
    • 응용통계연구
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    • 제26권5호
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    • pp.747-758
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    • 2013
  • 공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.

Fast Hybrid Transform: DCT-II/DFT/HWT

  • 쉬단핑;신태철;단위;이문호
    • 방송공학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.782-792
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    • 2011
  • In this paper, we address a new fast DCT-II/DFT/HWT hybrid transform architecture for digital video and fusion mobile handsets based on Jacket-like sparse matrix decomposition. This fast hybrid architecture is consist of source coding standard as MPEG-4, JPEG 2000 and digital filtering discrete Fourier transform, and has two operations: one is block-wise inverse Jacket matrix (BIJM) for DCT-II, and the other is element-wise inverse Jacket matrix (EIJM) for DFT/HWT. They have similar recursive computational fashion, which mean all of them can be decomposed to Kronecker products of an identity Hadamard matrix and a successively lower order sparse matrix. Based on this trait, we can develop a single chip of fast hybrid algorithm architecture for intelligent mobile handsets.

SAR에 적용된 SVD-Pseudo Spectrum 기술 (SAR Image Processing Using SVD-Pseudo Spectrum Technique)

  • 김빈희;공승현
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권3호
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    • pp.212-218
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    • 2013
  • 본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.

NEW ALGORITHMS FOR SOLVING ODES BY PSEUDOSPECTRAL METHOD

  • Darvishi, M.T.
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제7권2호
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    • pp.439-451
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    • 2000
  • To compute derivatives using matrix vector multiplication method, new algorithms were introduced in [1.2]n By these algorithms, we reduced roundoff error in computing derivative using Chebyshev collocation methods (CCM). In this paper, some applications of these algorithms ar presented.

블록화기법을 이용한 대형구조물의 해석방법 (An Analysis Method of Large Structure Using Matrix Blocking)

  • 정성진;이민섭
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.30-37
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    • 2014
  • 본 연구에서는 개인 컴퓨터의 플래시 메모리가 충분하지 않을 경우 대용량의 플래시 메모리를 필요로 하는 구조해석을 컴퓨터 프로그램으로 수행하는 방법론을 연구하였다. 이러한 문제점의 해결방안으로 강성행렬의 블록화기법 -강성행렬이 몇 개의 블록으로 나뉘고 각각의 블록에 대하여 행렬분해가 수행되는 방법- 을 제안하였으며 제안된 방법론을 바탕으로 컴퓨터 프로그래밍이 가능한 알고리즘을 제시하였다. 끝으로, 본 연구를 바탕으로 구조해석 프로그램을 개발하였으며 몇 가지 기초적인 구조해석 예제를 통하여 개발 알고리즘의 정합성 및 효율성을 확인할 수 있었다.

MIMO 검출기에 적용 가능한 저 복잡도 복합 QR 분해 구조 (A Low-complexity Mixed QR Decomposition Architecture for MIMO Detector)

  • 신동엽;김철우;박종선
    • 전기전자학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.165-171
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    • 2014
  • 본 논문에서는 MIMO 검출기를 위한 저 복잡도 QR 분해 구조를 제시한다. 제안된 접근 방식에서는, QRD 하드웨어의 연산 복잡도를 감소시키기 위해 다양한 코딕 기반 QRD 알고리즘들이 효율적으로 조합된다. 다양한 QRD 알고리즘들에 대한 연산 복잡도 분석에 기초하여, QRD 과정의 매 단계마다 저 복잡도 접근 방식이 선택된다. 제안된 QRD 구조는 어떤 임의의 차원을 갖는 채널 매트릭스에도 적용 될 수 있고, 매트릭스 차원의 증가에 따라 연산 복잡도 감소도 늘어난다. 제안하는 QR 분해 하드웨어는 삼성 $0.13{\mu}m$ 공정을 사용하여 구현되었다. 실험결과, $4{\times}4$ 행렬의 QR 분해에 대한 제안 구조는 기존의 Householder 코딕 기반의 구조에 비해 47%의 QAR(QRD Rate/Gate count) 향상과 28%의 전력을 절감을 이뤄낼 수 있었다.

텐서의 비음수 Tucker 분해 (Nonnegative Tucker Decomposition)

  • 김용덕;최승진
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권3호
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    • pp.296-300
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    • 2008
  • 최근에 개발된 Nonnegative tensor factorization(NTF)는 비음수 행렬 분해(NMF)의 multiway(multilinear) 확장형이다. NTF는 CANDECOMP/PARAFAC 모델에 비음수 제약을 가한 모델이다. 본 논문에서는 Tucker 모델에 비음수 제약을 가한 nonnegative Tucker decomposition(NTD)라는 새로운 텐서 분해 모델을 제안한다. 제안된 NTD 모델을 least squares, I-divergence, $\alpha$-divergence를 이용한 여러 목적함수에 대하여 fitting하는 multiplicative update rule을 유도하였다.

Studies on Thermal Decomposition of Barium Titanyl Oxalate by Factor Analysis of X-Ray Diffraction Patterns

  • Seungwon Kim;Sang Won Choi;Woo Young Huh;Myung-Zoon Czae;Chul Lee
    • Bulletin of the Korean Chemical Society
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    • 제14권1호
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    • pp.38-42
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    • 1993
  • Factor analysis was applied to study the thermal decomposition of barium titanyl oxalate (BTO) which is used as the precursor of barium titanate. BTO was synthesized in $H_2O$ solvent and calcined at various temperatures. The X-ray diffraction patterns were obtained to make the data matrix of peak intensity vs. 2${\theta}$. Abstract factor analysis and target transformation factor analysis were applied to this data matrix. It has been found that the synthesized BTO consists of the crystals of $BaC_2O_4{\cdot}0.5H_2O\;and\;BaC_2O_4{\cdot}2H_2O$ as well as the amorphous solid of TiO-oxalate. The results also indicate that the BTO was transformed via $BaCO_3\;to\;BaTiO_3\;and\;Ba_2TiO_4$ during the thermal decomposition.