A Class of Weighted Low Rank Approximation of the Positive Semidefinite Hankel Matrix

المؤلفون المشاركون

Bai, Jianchao
Cheng, Kexin
Zhang, Xuewei
Duan, Xue-Feng

المصدر

Journal of Applied Mathematics

العدد

المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.

الناشر

Hindawi Publishing Corporation

تاريخ النشر

2015-03-19

دولة النشر

مصر

عدد الصفحات

7

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الملخص EN

We consider the weighted low rank approximation of the positive semidefinite Hankel matrix problem arising in signal processing.

By using the Vandermonde representation, we firstly transform the problem into an unconstrained optimization problem and then use the nonlinear conjugate gradient algorithm with the Armijo line search to solve the equivalent unconstrained optimization problem.

Numerical examples illustrate that the new method is feasible and effective.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Bai, Jianchao& Duan, Xue-Feng& Cheng, Kexin& Zhang, Xuewei. 2015. A Class of Weighted Low Rank Approximation of the Positive Semidefinite Hankel Matrix. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1067157

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Bai, Jianchao…[et al.]. A Class of Weighted Low Rank Approximation of the Positive Semidefinite Hankel Matrix. Journal of Applied Mathematics No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1067157

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Bai, Jianchao& Duan, Xue-Feng& Cheng, Kexin& Zhang, Xuewei. A Class of Weighted Low Rank Approximation of the Positive Semidefinite Hankel Matrix. Journal of Applied Mathematics. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1067157

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references

رقم السجل

BIM-1067157