核心概念
Data-driven eigenmatrix construction for unstructured sparse recovery problems.
要約
このノートは、非構造化スパースリカバリ問題のためのデータ駆動型固有行列構築を紹介しています。サンプルの場所に特別な構造を仮定せず、このスパースリカバリ問題に対する統一されたフレームワークを提供します。数値実験では、固有行列がProny法やESPRITアルゴリズムに続く復元アルゴリズムとしてどのように機能するかが示されています。さまざまな例において、固有行列は初期推測として十分な精度を提供し、復元手法の効果的な補完として機能します。
統計
ns = 128
β = 100, N = 128
γ = 4
σ = 10^-2, 10^-3, 10^-4, 10^-5, 10^-6, 10^-7