基于加权正交匹配追踪的小数据集多元函数稀疏逼近
数值分析
2019-05-06 v2 信息论
math.IT
摘要
我们通过将正交匹配追踪推广到加权稀疏性设置，展示了贪心恢复策略在基于少量逐点求值数据对多元函数进行稀疏逼近方面的潜力。所提出的恢复策略基于对贪心指标选择规则的正式推导。数值实验表明，所提出的加权正交匹配追踪算法能够达到与加权 最小化程序相似的精度水平，同时在稀疏度水平较小时显著提高了计算效率。
引用
@article{arxiv.1810.11115,
title = {Sparse approximation of multivariate functions from small datasets via weighted orthogonal matching pursuit},
author = {Ben Adcock and Simone Brugiapaglia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11115},
year = {2019}
}