丹妮拉·卡尔维蒂
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研究论文 层次贝叶斯逆的稀疏性提升混合算法 问题 从少量噪声测量中恢复稀疏生成模型是一个重要的 具有挑战性的问题。 许多确定性算法依赖于某种形式的$\ell_1$-$\ell_2$ 最小化以结合$\ell_2$惩罚的计算便利性。。。 研究论文 分布参数估计的贝叶斯网格自适应 从间接估计分布参数的数值问题 测量在许多应用中出现,在这种情况下 离散化起着重要作用。 事实上,保证一定水平的 ……的准确性。。。 研究论文 电极诱导微环境对细胞膜附近pH值测量影响的计算模型 气体跨细胞膜转运的机制仍然是一个非常有趣的话题,特别是在脂质与特定膜蛋白之间提供传导途径的程度方面。 跨膜二氧化碳($CO_2$)的研究。。。 评论文章 逆向问题 : 从正则化到贝叶斯推理 逆问题处理的是基于预测模型(称为正向模型)的对观测结果未知原因的探索,该预测模型将前一个数量按因果顺序与后一个数量相关联。 正向模型通常很好,因为。。。 在反问题中,不适定性以似然密度的形式表现出来,似然密度在某些方向上支持广泛,或者更普遍地说,在某些流形上,没有明确的参数值偏好。 一个信息丰富的先验。。。 研究论文 基于先验条件CGLS的拟MAP估计、统计停止规则和先验排序 我们在贝叶斯框架内考虑线性离散不适定问题,假设高斯加性噪声模型和高斯先验,其协方差矩阵可能是已知的模乘比例因子。 在这种情况下,我们提出了一个新的。。。 研究论文 MEG时间序列源分离的贝叶斯预处理CGLS 我们考虑了脑磁图(MEG)中出现的计算问题,其目标是通过颅外磁场分量测量无创地估计大脑内的电活动。 问题严重——。。。 计算数学建模 : 跨尺度的综合方法 有趣的是,现实世界中的数学建模问题很复杂,通常可以在不同的尺度上进行研究。 调查的规模是决定最适合……的数学类型的因素之一。。。 文章 新陈代谢 : 用于分析代谢网络的统计研究工具 詹尼·海诺 赫尔辛基理工大学数学系,邮政信箱1100,FIN-02015 TKK,芬兰 , 丹妮拉·卡尔维蒂 美国俄亥俄州欧几里得大道10900号凯斯西储大学数学系44106 , 埃尔基萨默萨罗 美国俄亥俄州欧几里德大道10900号凯斯西储大学数学系,邮编:44106
细胞代谢的稳态通量平衡分析(FBA)用于寻求平衡条件下不同途径活性的信息,或作为动力学模型的基础。 在代谢模型中。。。 文章 脑源定位的条件高斯超模型 脑磁图和脑电图模式的贝叶斯建模和分析为引入补充测量数据的先验信息提供了一个灵活的框架。 这些先验信息通常是定性的。。。 文章 三维反应扩散模型快速模拟实体肿瘤热消融治疗 丹尼尔·贝尔塔奇尼 意大利罗马“La Sapienza”罗马大学Matematica二年级,P.le A.Moro 2,00185罗马 , 丹妮拉·卡尔维蒂 美国俄亥俄州克利夫兰市欧几里德大道10900号凯斯大学数学系,邮编44106
提出了一种通过射频近实时模拟肿瘤热消融的有效计算方法。 对于不同模式的肿瘤,包含肿瘤块的组织的3D部分中的温度场的模型模拟。。。 文章 一种估算肌肉活动中耗氧量的高效反褶积算法 兰詹·达什 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学综合代谢系统建模中心和美国俄亥俄州克里夫兰凯斯西储大学儿科系 , 埃尔基萨默萨罗 芬兰赫尔辛基理工大学数学研究所,邮政信箱1100,FIN-02015 HUT , 马可·卡布雷拉 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学综合代谢系统建模中心和美国俄亥俄州克里夫兰凯斯西储大学儿科系 , 丹妮拉·卡尔维蒂 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学综合代谢系统建模中心,邮编44106;美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学数学系,邮编44106
在生物系统中,从噪声测量中重建未知输入函数是一个不适定逆问题。 任何求解它的计算算法都必须使用某种正则化技术来抵消灾难性的。。。 文章 基于贝叶斯反演的线性离散不适定问题的预处理迭代方法 丹妮拉·卡尔维蒂 俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学数学系和综合代谢系统建模中心
本文从贝叶斯统计反演的角度重新讨论了用预处理迭代方法求解不适定问题。 在简要回顾了求解线性方程组的最流行的Krylov子空间迭代方法之后,提出了一种新的迭代算法。。。 文章 线性离散不适定问题的可逆光滑预条件 用迭代方法求解大型线性离散不适定问题最近受到了相当大的关注。 本文提出了适用于GMRES、RRGMRES和LSQR方法的可逆平滑预条件。 文章 基于Arnoldi过程的求积规则 将Arnoldi过程的几个步骤应用于大型非对称矩阵 一 带有初始矢量 v(v) 显示出了几个求积规则。 讨论了这些规则的性质及其在计算低成本估计中的应用。。。 研究论文 带解约束的Tikhonov正则化 许多求解线性不适定问题的数值方法都应用了Tikhonov正则化。 本文对Golub和von Matt提出的二次约束最小二乘问题的数值方法进行了修改,并将其应用于。。。 文章 ACM发布 ACM发布 算法827 : irbleigs:MATLAB程序,用于计算大型稀疏厄米矩阵的几个特征对 irbleigs是一个MATLAB程序,用于计算大阶稀疏厄米矩阵的几个特征值和相关特征向量 n个 矩阵只能通过矩阵-向量乘积的计算来访问。 只有很少的工作空间 n个 -向量。。。 研究论文 对称高斯-洛巴托和修正的反高斯规则 摘要 本文研究对称高斯-洛巴托求积规则,即与实轴上非负对称测度相关的高斯-洛巴托规则。 我们最近提出了一个反高斯求积规则的修正。。。 研究论文 大型线性问题的Tikhonov正则化 摘要 许多求解线性不适定问题的数值方法都应用了Tikhonov正则化。 本文提出了一种基于Lanczos双对角化和高斯求积的新的数值方法,用于大规模区域的Tikhonov正则化。。。 研究论文 IRBL公司 : 求解大尺度Hermitian特征问题的隐式重启块Lanczos方法 irbleigs代码是一种隐式重新启动的块Lanczos方法的实现,用于计算大型、可能稀疏的厄米矩阵的几个选定的附近特征值和相关特征向量 一 。代码只需要计算。。。
作者配置文件页面
描述: 作者简介页面最初从ACM书目数据库《指南》已知的出版物记录中收集关于作者的所有专业信息。 ACM出版物的覆盖范围从20世纪50年代开始全面。其他出版商的覆盖范围一般从20世纪80年代中期开始。作者简介页面提供了作者对该领域贡献的快速快照以及对其影响的一些基本度量。随着时间的推移, Author Profile页面的内容可能会向社区的方向扩展。 请参阅以下2007年图灵奖得主的个人资料作为示例: 历史记录: 当然,为了准确识别所有作品,只有那些作品,才能由一个独特的人来准确识别作者姓名的歧义。 与ACM同等重要的是,作者姓名规范化也是建立准确引文和下载统计数据的一个关键先决条件。 在过去的几年里,ACM一直致力于规范作者姓名,扩大引用捕获,并收集详细的使用统计数据,所有这些都旨在为社区提供一套强大的出版指标。 作者简介页面揭示了这些努力的第一个结果。 规范化: ACM使用规范化算法来权衡合并和拆分名称的几种类型的证据。 其中包括: 合著者: 如果我们有两个名字,并且不能仅根据名字来消除它们的歧义,那么我们可以看看它们是否有共同的作者。 如果是这样,这就意味着这两个名字是同一个人。 隶属关系: 具有相同隶属关系的共同名字有助于两个名字成为同一个人。 出版物标题: 作品发表在同一期刊上的共同名字,意味着这两个名字是同一个人。 关键词: 根据标题和关键词确定的作品主题相同的人名,其共同之处在于成为同一个人。
合并算法越保守,在进行合并之前需要的证据就越多,因此对于给定的作者档案,精确度更高但召回率更低。 许多书目记录只有作者的首字母缩写。 许多名字都没有附属关系。 对于亚洲常见的姓氏,更自由的算法会导致错误的合并。 作者姓名的自动规范化并不准确。 因此,显然需要基于人类知识的人工干预来完善算法结果。 ACM正在应对这一挑战,根据经验调整证据的权重,继续努力改进自动合并。 文献计量学: 1926年,阿尔弗雷德·洛特卡(Alfred Lotka)制定了他的幂定律(称为洛特卡定律),描述了作者在特定领域的出版频率。 根据科学生产力的文献计量定律,一个领域只有极少数(约6%)的作者会发表10篇以上的文章,而大多数(可能60%)只发表一篇文章。 随着ACM首次削减作者姓名标准化,我们的作者在1、2、3…n出版物中的分布并不完全符合洛特卡定律,但分布曲线也不遥远。有关ACM第一组出版物统计数据的定义,请参阅 文献计量学 未来方向: Author Edit Screen的初始版本对社区中拥有ACM帐户的任何人开放,但仅限于个人信息。 可以添加、删除或编辑作者的照片、主页URL和电子邮件。 更改在现场可用之前进行审查。 ACM将扩展此编辑工具,以容纳更多类型的数据,并在适当的保障措施下方便社区参与。 特别是,作者或社区成员将能够在他们的个人资料中指出不属于那里的作品,并合并其他属于那里但目前丢失的作品。 将为作者配置文件建立一个直接搜索界面。 将提供一套相关的衡量标准,并提供他们的教员和研究人员对作品的机构观点。 也有可能,作者简介页面会发生变化,允许感兴趣的作者将未出版的专业材料上传到可供搜索和免费教育使用的区域,但与ACM数字图书馆不同。 很难预测这样一个用户生成内容的区域会形成什么样的形状,但它具有来自社区的有趣潜力。
文献计量学
每篇文章的平均引用次数 =总引文数除以总出版物数。 引文计数 =该作者所有创作作品被ACM书目数据库中其他作品引用的累计总次数。 ACM发布的文章中几乎所有参考列表都已捕获。 其他出版商的参考文献列表在数据库中的表现较差。 未解析的引用不包括在引文计数中。 引文计数是对任何类型作品的引用,但计数的参考文献仅来自期刊和期刊文章。 来自书籍、论文和技术报告的参考文献列表通常没有被数据库捕获。 (单个作品的引用计数与作者页面上列出的单个记录一起显示。) 出版物计数 =ACM计算机文献书目数据库中任何类型的所有作品,此人是其作者。 该人担任编辑、顾问、主席等角色的作品列在页面上,但不属于出版物计数的一部分。 出版年份 =从该作者最早发表作品的年份到该作者最近一年发表作品的时间跨度,该时间跨度包含在ACM计算文献书目数据库中(ACM计算机文献指南,也称为“指南”)。 可供下载 =作者的作品总数,其全文可从ACM全文文章服务器下载。 从ACM书目空间内链接到的外部全文源下载不算作“可下载”。 每篇文章的平均下载量 =累计下载总数除以可从ACM服务器下载的文章数(包括多媒体对象)。 下载次数(累计) =自2003年5月首次统计下载次数以来,作者所有作品从ACM全文文章服务器下载的累计次数。 显示的计数每月更新一次,因此比当前日期晚0-31天。 机器人活动将从下载统计信息中清除。 下载次数(12个月) =在过去12个月内,此作者的所有作品从ACM全文文章服务器下载的累计次数,可获得统计数据。 显示的计数通常比当前日期晚1-2周。 (个人作品的12个月下载计数与个人记录一起显示。) 下载次数(6周) =过去6周内,该作者所有作品从ACM全文文章服务器下载的累计次数,统计数据可用。 显示的计数通常比当前日期晚1-2周。 (个人作品的6周下载计数与个人记录一起显示。)
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