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J-GLOBAL ID：201702281469260022   整理番号：17A0242831

ランダム前処理付行列のコヒーレンス【Powered by NICT】

Coherence of randomly pre-conditioned matrices

著者 (1件)： Jampana Phanindra (Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, Medak 502205 India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 18-21  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングの多くの応用では,行列Aのコヒーレンスは,線形方程式系,y=Axのスパース解を得るための理論的保証に重要な役割を果たしている。自明な右零空間と与えられた行列Gに対して,システムGy=GAxは同等であった。本論文では,GはGaussまたはBernoulliランダム変数のi.i.d.実現とランダム行列であるならば,GAのコヒーレンスは非常に高い確率でAのコヒーレンスよりも小さく,Gの列サイズが無限大に近づくときの限界におけるできないことを確立した。Gを正方形ランダムGauss行列の時に,同様の結果も示し,その列サイズが無限大に近づく。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 透視図法 ,  *コヒーレンス ,  ランダム行列 ,  一次方程式 ,  *前処理
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 前処理 ,  行列 ,  コヒーレンス