bibtype	C - Conference Paper (international conference)
ARLID	0040730
utime	20240103182705.3
mtime	20060831235959.9
title (primary) (eng)	Tensor Rank-One Decomposition of Probability Tables
specification	page_count 8 s.
serial	ARLID cav_un_epca*0076601 ISBN 2-84254-112-X title IPMU 2006. Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems page_num 2292-2299 publisher place Paris name Editions EDK year 2006 editor name1 Bouchon-Meunier name2 B. editor name1 Yager name2 R. R.
title (cze)	Rozklad pravděpodobnostních tabulek na tenzory ranku jedna
keyword	graphical probabilistic models
keyword	probabilistic inference
author (primary)	ARLID cav_un_auth*0100825 name1 Savický name2 Petr institution UIVT-O full_dept Department of Theoretical Computer Science fullinstit Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.
author	ARLID cav_un_auth*0101228 name1 Vomlel name2 Jiří full_dept Department of Decision Making Theory institution UTIA-B fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
COSATI	12
cas_special	project project_id 1M0545 agency GA MŠk ARLID cav_un_auth*0203502 project project_id 1M0572 agency GA MŠk ARLID cav_un_auth*0001814 project project_id GA201/04/0393 agency GA ČR ARLID cav_un_auth*0001808 research CEZ:AV0Z10750506 abstract (eng) We propose a new additive decomposition of probability tables - tensor rank-one decomposition. The basic idea is to decompose a probability table into a series of tables, such that the table that is the sum of the series is equal to the original table. Each table in the series has the same domain as the original table but can be expressed as a product of onedimensional tables. We show that tensor rank-one decomposition can be used to reduce the space and time requirements in probabilistic inference. We provide a closed form solution for minimal tensor rank-one decomposition for some special tables. abstract (cze) Navrhujeme nový typ součtového rozkladu pravděpodobnostních tabulek - rozklad na tenzory ranku 1. Základní myšlenka je rozložit pravděpodobnostní tabulku na posloupnost tabulek tak, že součet posloupnosti je roven původní tabulce. Každá tabulka v posloupnosti má stejnou množinu indexů jako původní tabulka, ale může být vyjádřena jako součin jednorozměrných tabulek. Ukazujeme, že rozklad na tenzory ranku 1 může být použit k redukci prostorové a časové složitosti pravděpodobnostní inference. Podáváme explicitní řešení pro minimální rozklad na tenzory ranku 1 pro některé speciální tabulky action ARLID cav_un_auth*0209125 name IPMU 2006 /11./ place Paris dates 02.07.2006-07.07.2006 country FR reportyear 2007 RIV BA permalink http://hdl.handle.net/11104/0134389 arlyear 2006 mrcbU63 cav_un_epca*0076601 IPMU 2006. Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems 2-84254-112-X 2292 2299 Paris Editions EDK 2006 mrcbU67 Bouchon-Meunier B. 340 mrcbU67 Yager R. R. 340