Inversion-Free Evaluation of Nearest Neighbors in Method of Moments

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00331110" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00331110 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/LAWP.2019.2912459" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/LAWP.2019.2912459</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/LAWP.2019.2912459" target="_blank" >10.1109/LAWP.2019.2912459</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Inversion-Free Evaluation of Nearest Neighbors in Method of Moments

Popis výsledku v původním jazyce

A recently introduced technique of topology sensitivity in method of moments is extended by the possibility of adding degrees-of-freedom (reconstruct) into underlying structure. The algebraic formulation is inversion-free, suitable for parallelization and scales favorably with the number of unknowns. The reconstruction completes the nearest neighbors procedure for an evaluation of the smallest shape perturbation. The performance of the method is studied with a greedy search over a Hamming graph representing the structure in which initial positions are chosen from a random set. The method is shown to be an effective data mining tool for machine learning-related applications.

Název v anglickém jazyce

Inversion-Free Evaluation of Nearest Neighbors in Method of Moments

Popis výsledku anglicky

A recently introduced technique of topology sensitivity in method of moments is extended by the possibility of adding degrees-of-freedom (reconstruct) into underlying structure. The algebraic formulation is inversion-free, suitable for parallelization and scales favorably with the number of unknowns. The reconstruction completes the nearest neighbors procedure for an evaluation of the smallest shape perturbation. The performance of the method is studied with a greedy search over a Hamming graph representing the structure in which initial positions are chosen from a random set. The method is shown to be an effective data mining tool for machine learning-related applications.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

<a href="/cs/project/GA19-06049S" target="_blank" >GA19-06049S: Principiální limity vyzařování a rozptylu v elektromagnetismu a podmínky jejich dosažitelnosti</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters

ISSN

1536-1225

e-ISSN

1548-5757

Svazek periodika

18

Číslo periodika v rámci svazku

11

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

2311-2315

Kód UT WoS článku

000498566200020

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85075030246