Восполнение матриц с дополнительной информацией: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Нет описания правки |
Нет описания правки |
||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
=== Общее описание алгоритма === | === Общее описание алгоритма === | ||
Пусть <math>X \in \ | Пусть <math>X \in \mathbb{R}^{n_1 \times n_2} - </math> неизвестная малоранговая матрица. Нашей целью является восполнение матрицы <math>X</math>, то есть нахождение всех её элементов, по некоторому малому набору и дополнительной информации. Под дополнительной информацией понимаются линейные пространства <math>L_A</math>, и <math>L_B \, - </math>, содержащие столбцы и строки матрицы <math>X</math> соответственно. | ||
=== Математическое описание алгоритма === | === Математическое описание алгоритма === | ||
Версия от 19:06, 26 октября 2021
| Восстановление матриц | |
| Последовательный алгоритм | |
| Последовательная сложность | $O(n^3)$ |
| Объём входных данных | [math]\displaystyle{ \frac{n (n + 1)}{2} }[/math] |
| Объём выходных данных | [math]\displaystyle{ \frac{n (n + 1)}{2} }[/math] |
| Параллельный алгоритм | |
| Высота ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ O(n) }[/math] |
| Ширина ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ O(n^2) }[/math] |
Свойства и структура алгоритма
Общее описание алгоритма
Пусть [math]\displaystyle{ X \in \mathbb{R}^{n_1 \times n_2} - }[/math] неизвестная малоранговая матрица. Нашей целью является восполнение матрицы [math]\displaystyle{ X }[/math], то есть нахождение всех её элементов, по некоторому малому набору и дополнительной информации. Под дополнительной информацией понимаются линейные пространства [math]\displaystyle{ L_A }[/math], и [math]\displaystyle{ L_B \, - }[/math], содержащие столбцы и строки матрицы [math]\displaystyle{ X }[/math] соответственно.
Математическое описание алгоритма
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
Программная реализация алгоритма
Особенности реализации последовательного алгоритма
Локальность данных и вычислений
Локальность реализации алгоритма
Структура обращений в память и качественная оценка локальности
Количественная оценка локальности
Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Масштабируемость алгоритма
Масштабируемость реализации алгоритма
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
Литература
[1] Guaranteed Rank Minimization via Singular Value Projection.Raghu Meka, Prateek Jain, Inderjit S. Dhillon // arXiv:0909.5457
[2] Low-rank matrix completion by Riemannian optimization. Bart Vandereycken // arXiv:0909.5457