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J-GLOBAL ID：201702230178682360   整理番号：17A0662365

破損したランク1測定からの低ランクの正半正定値行列の復元【Powered by NICT】

Low-Rank Positive Semidefinite Matrix Recovery From Corrupted Rank-One Measurements

著者 (3件)： Li Yuanxin (Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Sun Yue (Department of Electronics Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Chi Yuejie (Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 2  ページ： 397-408  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： i.i.d.標準Gaussエントリから成るセンシングベクターを用いたランク1測定のセット,任意の異常値により破損した可能性のあるから低ランクの正半定値(PSD)マトリックスを推定する問題を研究した。この問題は,位相回復,共分散スケッチ,量子空間断層撮影およびパワースペクトル推定などから生じる。最初の観測残差の最小l_1ノルムとPSDマトリックスを探索する凸最適化アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムの利点はそれが,調整パラメータの必要性を除去し,容易な実装を可能にするパラメーターを用いることなく,ことである。が高い確率で,低品位PSDマトリックスを厳密に測定の数が十分に大きいとすぐに回復できることを確立し,測定の画分は任意の大きさの異常値で汚染されている。,回収率は有界ノイズに対しても安定である。PSD行列の階数の上界の追加情報を用いて,計算効率と精度の点で優れた実験的性能を示す劣勾配降下に基づく他の非凸アルゴリズムを提案した。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： 共分散 ,  残差 ,  アルゴリズム ,  ノルム ,  *異常値 ,  トモグラフィー ,  凸形 ,  位相回復 ,  雑音 ,  パワースペクトル ,  計算効率 ,  上界 ,  階数 ,  有界
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム , 【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)： 破損 ,  行列 ,  復元