中文

更高阶奇异值分解逼近保证的紧下界

数据结构与算法 2025-08-12 v1 机器学习

摘要

我们证明了经典的更高阶奇异值分解(HOSVD)逼近保证是紧的,通过构造一个张量,使得 HOSVD 的逼近比率为 N/(1+ε)N/(1+\varepsilon),其中任意 ε>0\varepsilon > 0。这与 De Lathauwer 等人(2000a)的上界相匹配,表明 HOSVD 的逼近比率无法再提高。通过更为精细的构造,我们也证明了 Vannieuwenhoven 等人(2012)提出的 ST-HOSVD 算法以及 De Lathauwer 等人(2000b)提出的更高阶正交迭代(HOOI)的逼近保证也是紧的,通过表明它们可以实现其最坏情况逼近比率为 N/(1+ε)N / (1 + \varepsilon),其中任意 ε>0\varepsilon > 0

关键词

引用

@article{arxiv.2508.06693,
  title  = {A Tight Lower Bound for the Approximation Guarantee of Higher-Order Singular Value Decomposition},
  author = {Matthew Fahrbach and Mehrdad Ghadiri},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.06693},
  year   = {2025}
}

备注

15 pages