Feature selection has been widely established as an efficient technique for microarray data analysis. Feature selection aims to search for the most important feature/gene subset of a given dataset according to its relevance to the current target. Unsupervised feature selection is considered to be challenging due to the lack of label information. In this paper, we propose a novel method for unsupervised feature selection, which incorporates embedded learning and $l_{2,1}-norm$ sparse regression into a framework to select genes in microarray data analysis. Local tangent space alignment is applied during embedded learning to preserve the local data structure. The $l_{2,1}-norm$ sparse regression acts as a constraint to aid in learning the gene weights correlatively, by which the proposed method optimizes for selecting the informative genes which better capture the interesting natural classes of samples. We provide an effective algorithm to solve the optimization problem in our method. Finally, to validate the efficacy of the proposed method, we evaluate the proposed method on real microarray gene expression datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method obtains quite promising performance.
We study the effect of numerical quadrature in space on semidiscrete and fully discrete piecewise linear finite element methods for parabolic interface problems. Optimal $L^2(L^2)$ and $L^2(H^1)$ error estimates are shown to hold for semidiscrete problem under suitable regularity of the true solution in whole domain. Further, fully discrete scheme based on backward Euler method has also analyzed and optimal $L^2(L^2)$ norm error estimate is established. The error estimates are obtained for fitted finite element discretization based on straight interface triangles.
The global well-posedness for the fourth-order modified Zakharov equations in 1-D, which is a system of PDE in two variables describing interactions between quantum Langmuir and quantum ionacoustic waves is studied. In this paper, it is proven that the system is globally well-posed in (u, n) ∈ L2 × L2 by making use of Bourgain restriction norm method and L2 conservation law in u, and controlling the growth of n via appropriate estimates in the local theory. In particular, this improves on the well-posedness results for this system in [9] to lower regularity.
Impact event is the key factor influencing the operational state of the mechanical equipment. Additionally, nonlinear factors existing in the complex mechanical equipment which are currently attracting more and more attention. Therefore, this paper proposes a novel hybrid-separate identification strategy to solve the force identification problem of the nonlinear structure under impact excitation. The 'hybrid' means that the identification strategy contains both l1-norm (sparse) and l2-norm regularization methods. The 'separate' means that the nonlinear response part only generated by nonlinear force needs to be separated from measured response. First, the state-of-the-art two-step iterative shrinkage/thresholding (TwIST) algorithm and sparse representation with the cubic B-spline function are developed to solve established normalized sparse regularization model to identify the accurate impact force and accurate peak value of the nonlinear force. Then, the identified impact force is substituted into the nonlinear response separation equation to obtain the nonlinear response part. Finally, a reduced transfer equation is established and solved by the classical Tikhonove regularization method to obtain the wave profile (variation trend) of the nonlinear force. Numerical and experimental identification results demonstrate that the novel hybrid-separate strategy can accurately and efficiently obtain the nonlinear force and impact force for the nonlinear structure.
To evaluate appropriate reference genes for the normalization of quantitative reverse transcription PCR (RT-qPCR) data with embryonic and larval samples from Russian sturgeon Acipenser gueldenstaedtii, the expression stability of eight candidate housekeeping genes, including beta-actin (ACTB), elongation factor-1A (EF1A), glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH), histone 2A (H2A), ribosomal protein L5 (RPL5), ribosomal protein L7 (RPL7), succinate dehydrogenase (SDHA), and ubiquitin-conjugating enzyme E2 (UBE2A), were tested using embryonic samples from 12 developmental stages and larval samples from 11 ontogenic stages. Based on the stability rankings from three statistic software packages, geNorm, NormFinder, and BestKeeper, the expression stability of the embryonic subset was ranked as UBE2A>H2A>SDHA>GAPDH>RPL5>EF1A>ACTB>RPL7. On the other hand, the ranking in the larval subset was determined as UBE2A>GAPDH>SDHA>RPL5>RPL7>H2A>EF1A>AC TB. When the two subsets were combined, the overall ranking was UBE2A>SDHA>H2A>RPL5>GAPDH>EF1A>ACTB>RPL7. Taken together, our data suggest that UBE2A and SDHA are recommended as suitable references for developmental and ontogenic samples of this sturgeon species, whereas traditional housekeepers such as ACTB and GAPDH may not be suitable candidates.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.6
no.2
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pp.9-24
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2002
Total Variation(TV) regularization method is effective for reconstructing "blocky", discontinuous images from contaminated image with noise. But TV is represented by highly nonlinear integro-differential equation that is hard to solve. There have been much effort to obtain stable and fast methods. C. Vogel introduced "the Fixed Point Lagged Diffusivity Iteration", which solves the nonlinear equation by linearizing. In this paper, we apply multigrid(MG) method for cell centered finite difference (CCFD) to solve system arise at each step of this fixed point iteration. In numerical simulation, we test various images varying noises and regularization parameter $\alpha$ and smoothness $\beta$ which appear in TV method. Numerical tests show that the parameter ${\beta}$ does not affect the solution if it is sufficiently small. We compute optimal $\alpha$ that minimizes the error with respect to $L^2$ norm and $H^1$ norm and compare reconstructed images.
This article is concerned with the goodness - of - fit test for exponentiality when both the scale and location parameters are unknown. A test procedure based on the $L_1$-norm of discrepancy between the cumulative distribution function and the empirical distribution function is proposed, and the critical values of the test statistic are obtained by Monte Carlo simulations. Also the null distributions of the proposed test statistic are presented for small sample sizes. The power of tests under certain alternative distributions is investigated to compare the proposed test statistic with the well-known EDF test statistics. Our Monte Carlo power studies reveal that the proposed test statistic has good power properties, for moderate-to-large sample sizes, in comparison to other statistics although it is a conservative test.
In this paper, we present and analyze a fully discrete numerical method for solving the time-fractional diffusion wave equation: ∂βtu - div(a∇u) = f, 1 < β < 2. We first construct a difference formula to approximate ∂βtu by using an interpolation of derivative type. The truncation error of this formula is of O(△t2+δ-β)-order if function u(t) ∈ C2,δ[0, T] where 0 ≤ δ ≤ 1 is the Hölder continuity index. This error order can come up to O(△t3-β) if u(t) ∈ C3 [0, T]. Then, in combinination with the linear finite volume discretization on spatial domain, we give a fully discrete scheme for the fractional wave equation. We prove that the fully discrete scheme is unconditionally stable and the discrete solution admits the optimal error estimates in the H1-norm and L2-norm, respectively. Numerical examples are provided to verify the effectiveness of the proposed numerical method.
In this paper, we give an upper bound for the fundamental tone of stable constant mean curvature hypersurfaces in hyperbolic space. Let M be an n-dimensional complete non-compact constant mean curvature hypersurface with finite L2-norm of the traceless second fundamental form. If M is weakly stable, then λ1(M) is bounded above by n2 + O(n2+s) for arbitrary s > 0.
An upstream scheme based on the pseudostress-velocity mixed formulation is studied to solve convection-dominated Oseen equations. Lagrange multipliers are introduced to treat the trace-free constraint and the lowest order Raviart-Thomas finite element space on rectangular mesh is used. Error analysis for several quantities of interest is given. Particularly, first-order convergence in $L^2$ norm for the velocity is proved. Finally, numerical experiments for various cases are presented to show the efficiency of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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