用随机奇异值分解算法求解矩阵恢复问题（英文）

发布时间：2018-09-18 14:31

【摘要】：本文研究了大型低秩矩阵恢复问题.利用随机奇异值分解(RSVD)算法,对稀疏矩阵做奇异值分解.该算法与Lanczos方法相比,在误差精度一致的同时运算时间大大降低,且该算法对相对低秩矩阵也有效.
[Abstract]:In this paper, we study the problem of large low rank matrix restoration. Using the stochastic singular value decomposition (RSVD) algorithm, the sparse matrix is decomposed by singular value decomposition. Compared with the Lanczos method, the algorithm greatly reduces the computation time while the error accuracy is the same, and the algorithm is also effective for the relative low rank matrix.
【作者单位】： 武汉大学数学与统计学院;
【基金】：Supported by National Natural Science Foundation of China(10901125;11471253)
【分类号】：O151.21

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本文编号：2248210