基于草图绘制的模拟数据谱估计
机器学习
2021-09-17 v2 机器学习
信号处理
计算物理
摘要
草图绘制（sketching）是一种随机降维方法，能够保持数据的几何结构，并在高维回归、低秩近似和图稀疏化中有应用。在这项工作中，我们表明草图绘制可用于压缩模拟数据，同时仍能准确估计时间自相关和功率谱密度。对于给定的压缩比，其精度远高于使用先前已知的方法。除了提供理论保证外，我们将草图绘制应用于甲醇的分子动力学模拟，发现仅使用 10% 的数据，谱密度估计的准确度就达到 90%。
引用
@article{arxiv.2007.11026,
title = {Spectral estimation from simulations via sketching},
author = {Zhishen Huang and Stephen Becker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11026},
year = {2021}
}
备注
17 pages