框架条件优化的方法及其在图拉普拉斯缩放中的应用
泛函分析
2016-11-16 v2 最优化与控制
摘要
如果一个框架的每个向量都能被重新缩放，使得结果集合成为 Parseval 框架，则该框架是可缩放的。在本文中，我们考虑了四个不同的优化问题来确定一个框架是否可缩放。我们提供了一些算法来解决这些问题。然后，我们将我们的方法应用并扩展到重新加权（有限）图的问题，以最小化所得拉普拉斯算子的条件数。
关键词
引用
@article{arxiv.1609.02233,
title = {Optimization methods for frame conditioning and application to graph Laplacian scaling},
author = {Radu Balan and Mathew Begué and Chae Clark and Kasso A. Okoudjou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.02233},
year = {2016}
}
备注
18 pages, 3 figures. To appear in Novel methods in harmonic analysis with applications to numerical analysis and data processing", Lecture Notes ANHA Series, I. Pesenson and all Eds., Birkhauser (2017)