稀疏性与限制等距性质的广义概念。第二部分：应用
机器学习
2017-07-03 v2
摘要
限制等距性质（RIP）是数据恢复的通用工具。我们在第一部分论文引入的广义稀疏性和群测量框架下探讨 RIP 的推论。结果表明，对于给定的测量仪器，通过在巴拿赫空间族上进行优化，可以改善满足 RIP 所需的测量次数。其次，我们研究了两个稀疏向量之差的保持性，这在广义模型中并非显而易见。第三，我们将部分傅里叶测量的 RIP 扩展到随机符号下测量次数最优缩放的更一般群结构测量。最后，我们在傅里叶测量概念的背景下获得了无限维的 RIP，其中稀疏性自然被平滑性假设所取代。
引用
@article{arxiv.1706.09411,
title = {Generalized notions of sparsity and restricted isometry property. Part II: Applications},
author = {Marius Junge and Kiryung Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.09411},
year = {2017}
}