高信頼性をもつ新しい高速特異値分解法の開発とその理論解析

一种新的高可靠性快速奇异值分解方法的研制及其理论分析

基本信息

项目摘要

平成18年度には投稿中であったI-SVDの漸近解析に関する論文「Center manifold approach to discrete integrable systems related to eigenvalues and singular values」と画像圧縮に関する論文「Kakarala-Ogunbonaの画像分解における特異値の近接度を低減するアルゴリズム」の査読結果を受けて修正を行ったところ採録決定となった。また,両論文とも平成19年度中に出版された。また,平成19年度は,I-SVDによって求まる行列の特異ベクトルがより高精度になるよう,新しいアルゴリズムを提案した。直接法を使って少ない演算で特異ベクトルを求めようとするI-SVDに対して,少し演算量が多くなっても高精度に特異ベクトルを求めようという設計思想のもと,ニュートン反復を使用した真の特異ベクトルに徐々に近づけるアルゴリズムを定式化した。I-SVD単独では苦手とする行列でも提案アルゴリズムは安定して高精度に特異ベクトルを求まることが数値的に確認できている。以上の内容は,平成19年11月の京都大学数理解析研究所での研究集会および平成20年3月の日本応用数理学会で講演し,論文「非線形方程式の解法による行列の特異値分解アルゴリズム」にまとめて平成20年の3月末に日本応用数理学会論文誌に投稿した。今後の課題であるが,高速なI-SVDと高精度な提案アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド型を定式化すれば,実行時間・計算精度の両面で優れたアルゴリズムとなるだろう。
Paper on asymptotic analysis of I-SVD submitted in 2007 - 2008 "Center manifold approach to discrete integrable systems related to eigenvalues and singular values" and paper on image compression "Image decomposition of Kakarala-Ogunbona: proximity reduction of singular values" The paper was published in the middle of 2019. In 2019,I-SVD was launched to seek the highest accuracy of the information. The direct method makes the calculation of the special object more accurate, the calculation of the special object more accurate, the design idea more accurate, the calculation of the special object more accurate, the design idea more accurate, the calculation of the special object more accurate, the design idea more accurate, I-SVD is the only way to solve this problem. The above is a paper presented at the Research Conference of the Institute of Mathematical Analysis, Kyoto University in November 1999 and submitted to the Journal of the Japanese Society for Applied Mathematics in March 1999. In the future, we will need to combine high-speed I-SVD and high-precision solutions to formalize the Haliburid-type integrated circuit, and optimize the integrated circuit in terms of implementation time and calculation accuracy.

项目成果

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Matrix diagonalization methods based on solving quadratic nonlinear systems
基于求解二次非线性系统的矩阵对角化方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    近藤 弘一;杉本 昌平;岩崎 雅史
  • 通讯作者:
    岩崎 雅史
Kakarala-Ogunbonaの画像分解における特異値の近接度を低減させるアルゴリズム
Kakarala-Ogunbona图像分解中减少奇异值邻近度的算法
画像圧縮に適した特異値分解アルゴリズムの考察
适用于图像压缩的奇异值分解算法的思考
Center manifold approach to discrete integrable systems related to eigenvalues and singular values
  • DOI:
    10.14492/hokmj/1272848032
  • 发表时间:
    2007-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.5
  • 作者:
    M. Iwasaki;Yoshimasa Nakamura
  • 通讯作者:
    M. Iwasaki;Yoshimasa Nakamura
Kakarala-Ogunbona の画像分解における特異値の近接度を低減するアルゴリズム
Kakarala-Ogunbona图像分解中减少奇异值邻近度的算法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    近藤弘一;笹田昇平;小幡雅彦;岩崎雅史;中村佳正
  • 通讯作者:
    中村佳正
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岩崎 雅史其他文献

離散戸田方程式における時間発展の拡張について
离散Toda方程中时间演化的推广
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    新庄 雅斗;中村 佳正;岩崎 雅史;近藤 弘一
  • 通讯作者:
    近藤 弘一
TN行列の逆固有値問題の離散ハングリー戸田方程式による有限ステップ解法について
基于离散Hungry Toda方程的TN矩阵反特征值问题的有限步求解
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤岩 香苗;中村 佳正;岩崎 雅史;堤 久宜;近藤 弘一
  • 通讯作者:
    近藤 弘一
dLVアルゴリズムに対する陽的な原点シフト導入について
关于将显式原点偏移引入 dLV 算法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岩崎 雅史;中村 佳正
  • 通讯作者:
    中村 佳正
The composition operators on the weighted Bergman Spaces with closed range
闭域加权伯格曼空间上的合成算子
離散ハングリー戸田方程式に関連づくTotally Nonnegative行列の逆固有値問題について
关于离散Hungry Toda方程的全非负矩阵的反特征值问题
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤岩 香苗;中村 佳正;岩崎 雅史;近藤 弘一;佐々木恭志郎;赤岩 香苗
  • 通讯作者:
    赤岩 香苗

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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ヒトPD-L1に関する研究
人类PD-L1的研究
  • 批准号:
    09J04926
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 2.24万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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