High Dimensional and Large Span Data Least Square Error: Numerical Stability and Conditionality
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43932668" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43932668 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.17706/ijapm.2017.7.3.148-156" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.17706/ijapm.2017.7.3.148-156</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.17706/ijapm.2017.7.3.148-156" target="_blank" >10.17706/ijapm.2017.7.3.148-156</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
High Dimensional and Large Span Data Least Square Error: Numerical Stability and Conditionality
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we analyze influence of row and column “normalization” inspired by the Gershgorin’s theorem. The approach has been experimentally verified on a LSE application for high dimensional and large span data. The proposed approach was tested also on Hilbert’s matrix inversion for conditional number change analysis.
Název v anglickém jazyce
High Dimensional and Large Span Data Least Square Error: Numerical Stability and Conditionality
Popis výsledku anglicky
In this paper, we analyze influence of row and column “normalization” inspired by the Gershgorin’s theorem. The approach has been experimentally verified on a LSE application for high dimensional and large span data. The proposed approach was tested also on Hilbert’s matrix inversion for conditional number change analysis.
Klasifikace
Druh
J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-05534S" target="_blank" >GA17-05534S: Meshless metody pro vizualizaci velkých časově-prostorových vektorových dat</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal of Applied Physics and Mathematics
ISSN
2010-362X
e-ISSN
—
Svazek periodika
7
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
148-156
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—