1,721,253 research outputs found
ZIB-IOL/OptimalDesignWithBoscia: Optimal Design with Boscia Conference version
No full text<p>This release contains the model set-ups and experiment set-up to compare for the different solvers for the Exact Optimal Design Problem and the Fusion Design Problem under the A-criterion and D-criterion.</p>
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Das Pooling-problem mit Rezepten
Full text linkPooling problems are a famous and well-studied class of non-linear quadratic optimization problems. On the one hand, they appear in many applications, i.e. petrochemical refining, wastewater treatment or generally where natural materials of unstable quality are mixed. Hence many users are interested in fast and reliable solution methods for this problem. On the other hand, they have a special structure which is mathematically interesting and can be exploited, in order to create custom solution methods. In this work, we investigate a special pooling problem, which has an additional recipe structure. This problem is motivated by an industry project with a tea producer and we call it the pooling problem with recipes. We will investigate two variants of this problem. First, we look at the static case where we are interested in solving the nominal problem. Second, we consider the dynamic case where this problem is solved repeatedly by some expert, whose objective function is unknown but we want to learn over time. For the static case, we investigate a polytope with the name boolean quadric polytope with multiple-choice constraints. This polytope appears as a substructure at a pool in the pooling problem with recipes. We present many new valid inequalities and prove that they are facet-defining. With help of Zuckerberg’s method we can give a complete description for special cases. Additionally, we discuss the separation of the new inequality classes and show in a computational study that exploiting the newly discovered polyhedral properties improves the solution speed of the original problem. Additionally, we extend Zuckerberg’s method for the proof of complete descriptions of 0/1-polytopes. We give a compact introduction of the technique and present several extensions, which increase the scope and applicability of this method. We showcase the new generalized technique on many examples and demonstrate the diverse applicability of Zuckerberg’s method. For the dynamic case of the pooling problem, we develop a method to learn a linear objective function over time. To this end, we use an online-learning framework to design specialized algorithms for this problem setting and prove their convergence. On selected example applications we demonstrate that we are able to emulate the objective function of the expert over time. Additionally, we show on real-world data that the developed techniques are able to solve the pooling problem over time. Overall, this work shows that the developed mathematical theory makes a significant contribution to the analysis and practical solvability of our problem settings.Poolingprobleme sind eine gut studierte Klasse von quadratischen Optimierungsproblemen. Auf der einen Seite treten sie in vielen Anwendungen, wie z.B. Erdölverarbeitung, Abwasserverwertung oder generell dort wo natürliche Rohstoffe mit variabler Qualität gemischt werden, auf.
Auf der anderen Seite haben sie eine spezielle Struktur, welche mathematisch interessant ist und sich ausnutzen lässt, um maßgeschneiderte Lösungsverfahren für eine effiziente Lösung dieser Probleme zu entwerfen. In dieser Arbeit betrachten wir ein spezielles Poolingproblem, welches eine zusätzliche Rezeptstruktur aufweist. Dieses Problem ist aus einem Industrieprojekt mit einem Teehersteller motiviert und wird im folgenden das Pooling problem with recipes genannt. Wir untersuchen zwei Varianten des Problems. Zum einen den statischen Fall, in dem wir daran interessiert sind das nominale Problem effizient zu lösen. Zum anderen betrachten wir eine dynamische Variante, bei der dieses Problem immer wieder von einem Experten gelöst wird, dessen Zielfunktion wir nicht kennen aber über die Zeit erlernen wollen. Für den statischen Fall untersuchen wir ein Polytop mit dem Namen boolean quadric polytope with multiple-choice constraints. Dieses Polytop ist die mathematische Substruktur, welche in dem Pooling-Problem durch eine neue Rezeptbedingung an einem einzelnen Pool entsteht. Wir präsentieren viele gültige Ungleichungen für dieses Polytop und beweisen deren Facetteneigenschaften. Für gewisse Spezialfälle können wir mit Hilfe von Zuckerberg's method die vollständige Beschreibung beweisen. Zusätzlich diskutieren wir die Separierung der neuen Ungleichungsklassen und demonstrieren in einer Rechenstudie, dass die Erkenntnisse aus der Polyederstudie die Lösbarkeit des Originalproblems deutlich verbessern. Zusätzlich entwickeln wir Zuckerberg's method für das Beweisen von vollständigen Beschreibungen für 0/1-Polyeder weiter. Wir geben eine kompakte Einführung in die Technik und führen einige Erweiterungen ein, welche den Anwendungsbereich der Methode erweitert. Wir demonstrieren die verallgemeinerte Technik an vielen Beispielen und zeigen die vielseitige Anwendbarkeit von Zuckerberg's method.
Für die dynamische Variante des Poolingproblems entwickeln wir ein Verfahren zum Lernen von linearen Zielfunktionen über die Zeit. Dazu benutzen wir ein Online-Learning-Framework, entwerfen spezialisierte Algorithmen für diese Fragestellung und beweisen deren Konvergenz.
Anhand ausgewählter Beispielanwendungen demonstrieren wir, dass wir über die Zeit in der Lage sind, die lineare Zielfunktion eines Experten zu imitieren. Zusätzlich demonstrieren wir auf realen Daten, dass die entwickelten Techniken das Pooling-Problem über die Zeit lösen können. Insgesamt zeigt die Arbeit, dass die entwickelte mathematische Theorie einen entscheidenden Beitrag für die Analyse und für das praktische Lösen der Fragestellungen leistet
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
Frank-Wolfe Algorithmen in Polytopsettings
No full textThe Frank-Wolfe algorithm (FW) is a projection-free first-order method for constrained convex optimization that relies on a linear minimization oracle to access the feasible region. Arguably, optimization over polytopes lies at the heart of FW research: Projection onto general polytopes is notoriously difficult, whereas linear programming can be done efficiently. Further, the setting captures several important applications such as sparse regression, signal recovery, and video co-localization. However, in what is often referred to as the setting of Wolfe’s lower bound, the convergence rate of FW with line-search or short-step is limited to Ω(t−1−ϵ) for any ϵ > 0. Wolfe’s setting, among other mild assumptions, assumes a polytopic feasible region and often a strongly convex objective. Thus, optimization over polytopes is both one of the main application areas of FW and a setting in which innovation is necessary for fast convergence. The three main chapters of this thesis study FW in polytope settings from three different perspectives:
The first chapter studies FW with open-loop step-sizes. In the setting of Wolfe’s lower bound, FW with open-loop step-sizes converges at a rate of order O(t−2), which is faster than the rates with line-search or short-step. Given the relevance to data science, research has grown to explore the settings enabling acceleration in open-loop FW. However, despite FW’s well-known affine covariance, existing acceleration results for open-loop FW are affine-dependent. We remedy this gap in the literature by developing an affine-invariant analysis of accelerated convergence rates for FW with open-loop step-sizes.
In the second chapter, we focus on the computational overhead of FW variants developed to circumnavigate Wolfe’s lower bound. These variants often rely on explicitly storing the current iterate as a convex combination of vertices. The size of the associated active set, the set of currently stored vertices, is only bounded by the number of steps taken by the FW variant. This observation is somewhat surprising considering the well-known Carathéodory theorem, which guarantees that any vector x ∈ C ⊆ Rn can be expressed as a convex combination of at most n + 1 vertices of the convex set C. We propose the pivoting meta algorithm (PM), a framework designed to enhance optimization algorithms, including several FW variants, that generate iterates as convex combinations of vertices of C. PM guarantees that the cardinality of the active set remains bounded by dim(C)+1, while preserving the convergence guarantees of a class of algorithms that includes FW variants.
In the final chapter, we demonstrate the practical relevance of FW in the setting of Wolfe’s lower bound in approximate vanishing ideal computations. In particular, the vanishing ideal of a set of points X ⊆ Rn is the set of polynomials that vanish over X and can be represented by a finite subset of generators. We introduce the oracle approximate vanishing ideal algorithm (OAVI) that constructs a set of generators of the approximate vanishing ideal. OAVI aims to capture polynomial structures in data by constructing a feature map that can be used for supervised learning with a linear classifier. To achieve this, we formulate a series of optimization problems, captured by the setting of Wolfe’s lower bound, that we solve using FW variants. Our approach not only generates a small number of
generators but also sparse ones, resulting in a compact and robust feature transformation. Moreover, we provide several learning guarantees for OAVI that strengthen its theoretical foundations compared to related generator-constructing methods.Der Frank-Wolfe Algorithmus (FW) ist eine projektionsfreie Methode erster Ordnung für eingeschränkte konvexe Optimierung, die sich auf ein lineares Minimierungsorakel stützt, um auf den zulässigen Bereich zuzugreifen. Optimierung über Polytopen liegt im Kern der FW-Forschung: Die Projektion auf allgemeine Polytope ist bekanntermaßen schwierig, während lineare Programmierung effizient durchgeführt werden kann. Darüber hinaus erfasst das Setting mehrere wichtige Anwendungen wie dünnbesetzte Regression, Signalwiederherstellung und Video-Co-Lokalisierung. Jedoch, in dem, was oft als Setting von Wolfes unterer Schranke bezeichnet wird, ist die Konvergenzrate von FW mit Linien-Suche oder Kurzschritt auf Ω(t −1−ϵ ) für jedes ϵ > 0 begrenzt. Wolfes Setting setzt, unter anderen milden Annahmen, eine polytopische zulässige Region und oft eine stark konvexe Zielfunktion voraus. Somit ist die Optimierung über Polytope sowohl eines der Hauptanwendungsgebiete von FW als auch ein Setting, in dem Innovation für schnelle Konvergenz notwendig ist. Die drei Hauptkapitel dieser Dissertation untersuchen FW in Polytop-Settings aus drei verschiedenen Perspektiven:
Das erste Kapitel untersucht FW mit offenen Schleifenschrittgrößen. Im Setting von Wolfes unterer Schranke konvergiert FW mit offenen Schleifenschrittgrößen in einer Ordnung von O(t −2 ), was schneller ist als die Raten mit Linien-Suche oder Kurzschritt. Angesichts der Relevanz für die Datenwissenschaft hat die Erforschung von Settings die eine Beschleunigung von FW mit offenen Schleifenschrittgrößen erlauben an Relevanz gewonnen. Trotz der bekannten affinen Kovarianz von FW sind bestehende Beschleunigungsergebnisse für FW mit offenen Schleifenschrittgrößen affin-abhängig. Wir schließen diese Lücke in der Literatur, indem wir eine affin-invariante Analyse beschleunigter Konvergenzraten für FW mit offenen Schleifenschrittgrößen entwickeln.
Im zweiten Kapitel konzentrieren wir uns auf den Rechenaufwand von FW-Varianten, die entwickelt wurden, um Wolfes untere Schranke zu umgehen. Diese Varianten verlassen sich oft darauf, den aktuellen Iterationsschritt explizit als konvexe Kombination von Eckpunkten zu speichern. Die Größe der zugehörigen aktiven Menge, die Menge der aktuell gespeicherten Eckpunkte, ist nur durch die Anzahl der Schritte begrenzt, die von der FW-Variante genommen werden. Diese Beobachtung ist etwas überraschend angesichts des bekannten Carathéodory-Theorems, das garantiert, dass jeder Vektor x ∈ C ⊆ R n immer als konvexe Kombination von höchstens n + 1 Eckpunkten der konvexen Menge C ausgedrückt werden kann. Wir schlagen den Pivot-Meta-Algorithmus (PM) vor, der darauf ausgelegt ist, Optimierungsalgorithmen zu verbessern, einschließlich mehrerer FW-Varianten, die Iterationen als konvexe Kombinationen von Eckpunkten von C erzeugen. PM garantiert, dass die Kardinalität der aktiven Menge durch dim(C) + 1 begrenzt bleibt, während die Konvergenzgarantien einer Klasse von Algorithmen, einschließlich FW-Varianten, erhalten bleiben.
Im letzten Kapitel demonstrieren wir die praktische Relevanz von FW im Setting von Wolfes unterer Schranke in der Berechnung von näherungsweise verschwindenden Idealen. Insbesondere ist das verschwindende Ideal einer Menge von Punkten X ⊆ R n die Menge der Polynome, die über X verschwinden und durch eine endliche Teilmenge von Generatoren dargestellt werden können. Wir führen den Orakel-näherungsweise-verschwindendes-Ideal-Algorithmus (OAVI) ein, der eine Menge von Generatoren des näherungsweisen verschwindenden Ideals konstruiert. OAVI zielt darauf ab, Polynom-Strukturen in Daten zu erfassen, indem es eine Merkmalsabbildung konstruiert, die für das überwachte Lernen mit einem linearen Klassifikator verwendet werden kann. Um dies zu erreichen, formulieren wir eine Reihe von Optimierungsproblemen, erfasst durch das Setting von Wolfes unterer Schranke, die wir mit FW-Varianten lösen. Unser Ansatz erzeugt nicht nur eine kleine An-
zahl von Generatoren, sondern auch dünnbesetzte, was zu einer kompakten und robusten Merkmalstransformation führt. Darüber hinaus präsentieren wir mehrere Lerngarantien für OAVI, die seine theoretischen Grundlagen im Vergleich zu verwandten Generatorkonstruierenden Methoden stärken.DFG, 390685689, EXC 2046: MATH+: Berlin Mathematics Research Cente
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