基于轮廓积分与区域划分的非线性特征值问题求解
机器学习
2025-03-18 v1 人工智能
摘要
本文将 Beyn 的方法与最近发展的递归积分方法 (RIM) 结合，提出一种基于轮廓积分的区域划分特征值求解器，用于求解非线性特征值问题。我们采用新的划分准则，消除问题相关参数的需求，使算法比原始 RIM 更加稳健。此外，我们的算法可以直接应用于包含奇点或聚集点的区域，这些区域通常对现有非线性特征值求解器而言具有挑战性。提供详尽的数值实验，表明该算法特别适合处理包含大量特征值的区域。
引用
@article{arxiv.2503.12037,
title = {Unsupervised Graph Anomaly Detection via Multi-Hypersphere Heterophilic Graph Learning},
author = {Hang Ni and Jindong Han and Nengjun Zhu and Hao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.12037},
year = {2025}
}