Noisy Low Rank Column-wise Sensing

要約

この手紙は、騒々しい低いランクの列ごとのセンシング（LRCS）の問題を解決するためのAltGdminアルゴリズムを研究しています。
サンプルの複雑さの保証は、既存のものを最適な$ \ max（r、\ log（1/\ epsilon））/r $で改善します。ここで、$ r $は未知のマトリックスのランクであり、$ \ epsilon $は最終的な希望の精度です。
この作業の2番目の貢献は、LRCとまったく同じ数学的問題を研究するが、異なる名前で言及するすべての作業からの保証の詳細な比較です。

要約(オリジナル)

This letter studies the AltGDmin algorithm for solving the noisy low rank column-wise sensing (LRCS) problem. Our sample complexity guarantee improves upon the best existing one by a factor $\max(r, \log(1/\epsilon))/r$ where $r$ is the rank of the unknown matrix and $\epsilon$ is the final desired accuracy. A second contribution of this work is a detailed comparison of guarantees from all work that studies the exact same mathematical problem as LRCS, but refers to it by different names.

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