本論文では、ランダム化アルゴリズムを用いて一連のデータセットの大域的比較分析を高速に行う手法を提案している。
まず、ランダム化アルゴリズムを用いて、データセットG1とG2の基底を近似的に抽出する。次に、圧縮された行列ペアの一般化特異値を計算することで、元の行列ペアの一般化特異値を効率的に求める。
この手法の精度は、一般化特異値の減衰特性に依存することが理論的に示される。また、一般化特異値の摂動解析に基づき、比較分析量の誤差も評価される。
提案手法は、合成データセットおよび実際のゲノムスケール発現データセットに適用され、他の手法と比較して高速な計算時間と十分な精度を示す。
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by Weiwei Xu,We... at arxiv.org 04-16-2024
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