Communications of the ACM· 2012Q1
Dönüşümlü Optimizasyon ile Kesin Matris Tamamlama
Exact matrix completion via convex optimization
- 1.010atıf
- Q1SCImago
- 2012yıl
Kısa özet
Dönüşümlü bir optimizasyon yaklaşımı, rastgele örneklenmiş yeterince büyük bir alt kümeden eksik matris girişlerini mükemmel bir şekilde geri yükleyebilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Düşük dereceli matrisler için, eksik giriş alt kümelerinden kesin matris tamamlama mümkündür.
- Yöntem, çekirdek normu minimize eden bir dönüşümlü optimizasyon problemi çözmeyi içerir.
- Başarı, gözlemlenen alt kümenin boyutuna ve matrisin düşük dereceli olmasına bağlıdır.
- Teknikler, sinyal yeniden yapılandırması için kullanılan sıkıştırılmış algılama tekniklerine benzerdir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Suppose that one observes an incomplete subset of entries selected from a low-rank matrix. When is it possible to complete the matrix and recover the entries that have not been seen? We demonstrate that in very general settings, one can perfectly recover all of the missing entries from most sufficiently large subsets by solving a convex programming problem that finds the matrix with the minimum nuclear norm agreeing with the observed entries. The techniques used in this analysis draw upon parallels in the field of compressed sensing, demonstrating that objects other than signals and images can be perfectly reconstructed from very limited information.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Communications of the ACM, 2012 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Mekanik
Computational MechanicsEngineering