抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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古典的行列スケーリング}問題のためのいくつかの効率的なアルゴリズム,多くの多様な分野で利用され,永久の近似に対する線形系を前処理からを開発した。入力n×n行列Aについて,この問題は対角(スケーリング)マトリックスXおよびY(もしそれらが存在するならば)を求めるため,X A Yは二重確率行列をε近似,またはより一般的に規定された列および列和によるマトリックス。一般スケーリング問題と同様にいくつかの重要な特殊ケースを検討した。特に,Aはm非ゼロエントリを持つならば,X A Yは二重確率論的であることを,多項式大きなエントリを持つXおよびYが存在するならば,著者らは全complexityO(m + n^{4/3})の問題を解くことができる。は最もよく知られた以前の結果,eitherO(n^4)またはO(m n^{1/2}/ε)に大幅に向上させる。提案アルゴリズムでは,類似の問題を解くための独立した関心がある,連続最適化における他の最近の進歩と組み合わせた,オーダーメイドの一次と二次の技術に基づいている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
