Vi anser att problemet med att uppskatta ett mönster av fel, representeras som en binär vektor, från en uppsättning mätningar. Mätningarna kan vara brus korrumperade verkliga värden, eller kvantiserade versioner av brus korrumperade signaler, inklusive även 1-bitars (tecken) mätningar. Maximala en efterhandssannolikhet (MAP) uppskattning av felmönstret leder till en svår kombinatorisk optimering problem, så vi föreslår en variation där en ungefärlig maximal en posteriori sannolikhet uppskattning hittas istället, genom att lösa en konvex avslappning av det ursprungliga problemet, följt av avrundning och enkel lokal optimering. Vår metod är extremt effektiv, och skalor till mycket stora problem, omfattande tusentals (eller fler) möjliga fel och mätningar. Med hjälp av syntetiska exempel visar vi att metoden fungerar extremt bra, både för att identifiera det verkliga felmönstret, och för att identifiera en tvetydighetsgrupp, d.v.s. en uppsättning alternativa felmönster som förklarar de observerade mätningarna nästan lika bra som vår uppskattning.
I vårt tidigare arbete REF använde vi en konvex avslappningsteknik för problemet med felidentifiering i en statisk miljö.
Relaxed Maximum a Posteriori Fault Identification
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}