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Luan S.普拉多。;蒂亚戈·里托。

流形上的数据驱动Dirichlet采样。 （英语） Zbl 07515471号

J.计算。物理学。 444，文章ID 110583，10 p.（2021）.
摘要：本文提出了一种基于Dirichlet分布的流形上采样的新方法。提出的策略允许完全尊重观测数据所围绕的基础流形，并以较低的计算工作量进行大规模采样。例如，在神经网络训练过程中，以及在不确定性分析和随机优化中，这可能非常有用。由于其简单高效，我们相信新方法具有很大的潜力。使用三个流形（二维环、莫比乌斯带和星形几何形状）来测试所提出的方法，然后将其用于与旋转机械的轴承系数相关的工程应用。在应用程序中，对数据进行增强以训练神经网络。

MSC公司：

62华夏 多元分析
53轴 经典微分几何
62至XX 统计

关键词：

歧管取样;Dirichlet分布;数据驱动的;径向轴承;转子动力学;深度学习

软件：

alr3;罗斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.S.Prado}和\textit{T.G.Ritto}，J.Comput。物理学。444，文章ID 110583，10 p.（2021；Zbl 07515471）
全文： 内政部 arXiv公司

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