不完整观测下的低秩矩阵恢复综述
信息论
2016-05-25 v1 math.IT
摘要
低秩矩阵在信号处理和机器学习的建模与计算方法中起着基础作用。在许多出现低秩矩阵的应用中，这些矩阵无法被完全采样或直接观测，并且人们遇到了仅给定不完整和间接观测来恢复矩阵的问题。本文提供了在这些设定下利用低秩结构执行矩阵恢复的现化技术综述，调查了这一快速发展领域的近期进展。特别关注实践中最常用的算法、这些算法的现有理论保证以及这些技术的代表性实际应用。
引用
@article{arxiv.1601.06422,
title = {An overview of low-rank matrix recovery from incomplete observations},
author = {Mark A. Davenport and Justin Romberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.06422},
year = {2016}
}