通过秩一紧框架测量的低秩矩阵恢复
信息论
2016-12-12 v1 math.IT
概率论
摘要
从不完整的线性测量中重建低秩矩阵的任务出现在机器学习、量子态层析成像和相位恢复问题等领域。在本文中，我们研究了这样一种特定设定：测量是利用由随机紧框架的元素构造的秩一矩阵进行的。我们考虑了一种凸优化方法，并证明了重建过程对测量噪声的鲁棒性，以及对近似低秩矩阵的稳定性。这是通过建立相应测量映射的零空间性质的一个版本来实现的。
引用
@article{arxiv.1612.03108,
title = {Low-rank matrix recovery via rank one tight frame measurements},
author = {Holger Rauhut and Ulrich Terstiege},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03108},
year = {2016}
}
备注
3 pages