Numerical Linear Algebra and Some Problems in Computational Statistics

0319184 - ÚI 2009 JP eng A - Abstract
Strakoš, Zdeněk
Numerical Linear Algebra and Some Problems in Computational Statistics.
[Numerická lineární algebra a některé problémy ve výpočetní statistice.]
Program and Abstracts of IASC 2008. Tokyo: Japanese Society of Computational Statistics, 2008 - (Mizuta, M.; Nakano, J.). s. 267-267. ISBN 978-4-9904445-0-1.
[IASC 2008. 05.12.2008-08.12.2008, Yokohama]
R&D Projects: GA AV ČR IAA100300802
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : moments * ordinary least squares * total least squares * errors-in-variables modeling * core problem theory * orthogonal bidiagonalization * orthogonality
Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research

Numerical linear algebra and computational statistics have much in common. They share some common roots, which has influenced developments in both fields. We have briefly recalled the role of moments in modern iterative methods. We have further presented several examples of mathematically identical problems and closely related methods and algorithms for their solution, in, e.g., matching moments model reduction, linear and orthogonal regression, regularization of ill-posed problems, and total least squares.

Numerická lineární algebra a výpočetní statistika mají mnoho společného. Sdílejí některé společné kořeny, což ovlivnilo rozvoj obou oborů. Krátce jsme připomněli roli momentů v moderních iteračních metodách. Dále jsme prezentovali několik příkladů matematicky identických problémů a metod a algoritmů pro jejich řešení například v redukci modelu založené na rovnosti momentů, lineární a nelineární regresi, regularizaci ill-posed problémů a úplném problému nejmenších čtverců.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0168412