![](/images/graphics-bg.png)
s-Goodness for Low-Rank Matrix Recovery
المؤلفون المشاركون
Tunçel, Levent
Xiu, Naihua
Kong, Lingchen
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-04-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Low-rank matrix recovery (LMR) is a rank minimization problem subject to linear equality constraints, and it arises in many fields such as signal and image processing, statistics, computer vision, and system identification and control.
This class of optimization problems is generally ?? hard.
A popular approach replaces the rank function with the nuclear norm of the matrix variable.
In this paper, we extend and characterize the concept of s-goodness for a sensing matrix in sparse signal recovery (proposed by Juditsky and Nemirovski (Math Program, 2011)) to linear transformations in LMR.
Using the two characteristic s-goodness constants, γs and γ^s, of a linear transformation, we derive necessary and sufficient conditions for a linear transformation to be s-good.
Moreover, we establish the equivalence of s-goodness and the null space properties.
Therefore, s-goodness is a necessary and sufficient condition for exact s-rank matrix recovery via the nuclear norm minimization.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kong, Lingchen& Tunçel, Levent& Xiu, Naihua. 2013. s-Goodness for Low-Rank Matrix Recovery. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-446426
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kong, Lingchen…[et al.]. s-Goodness for Low-Rank Matrix Recovery. Abstract and Applied Analysis No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-446426
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kong, Lingchen& Tunçel, Levent& Xiu, Naihua. s-Goodness for Low-Rank Matrix Recovery. Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-446426
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-446426
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)