Aspects of density approximation by tensor trains
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F25%3A43976498" target="_blank" >RIV/49777513:23520/25:43976498 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.23919/FUSION65864.2025.11124077" target="_blank" >https://doi.org/10.23919/FUSION65864.2025.11124077</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.23919/FUSION65864.2025.11124077" target="_blank" >10.23919/FUSION65864.2025.11124077</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Aspects of density approximation by tensor trains
Popis výsledku v původním jazyce
Point-mass filters solve Bayesian recursive relations by approximating probability density functions of a system state over grids of discrete points. The approach suffers from the curse of dimensionality. The exponential increase of the number of the grid points can be mitigated by application of low-rank approximations of multidimensional arrays. Tensor train decompositions represent individual values by the product of matrices. This paper focuses on selected issues that are substantial in state estimation. Namely, the contamination of the density approximations by negative values is discussed first. Functional decompositions of quadratic functions are compared with decompositions of discretised Gaussian densities next. In particular, the connection of correlation with tensor train ranks is explored. Last, the consequences of interpolating the density values from one grid to a new grid are analysed.
Název v anglickém jazyce
Aspects of density approximation by tensor trains
Popis výsledku anglicky
Point-mass filters solve Bayesian recursive relations by approximating probability density functions of a system state over grids of discrete points. The approach suffers from the curse of dimensionality. The exponential increase of the number of the grid points can be mitigated by application of low-rank approximations of multidimensional arrays. Tensor train decompositions represent individual values by the product of matrices. This paper focuses on selected issues that are substantial in state estimation. Namely, the contamination of the density approximations by negative values is discussed first. Functional decompositions of quadratic functions are compared with decompositions of discretised Gaussian densities next. In particular, the connection of correlation with tensor train ranks is explored. Last, the consequences of interpolating the density values from one grid to a new grid are analysed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2025 28th International Conference on Information Fusion (FUSION)
ISBN
978-1-03-705623-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
1-8
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Rio de Janiero
Místo konání akce
Rio de Janiero, Brazílie
Datum konání akce
7. 7. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—