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检索条件"任意字段=Structured Decompositions and Efficient Algorithms 2008"

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排序：

structured decompositions and efficient algorithms 2008

Structured Decompositions and Efficient Algorithms 2008

引用

structured decompositions and efficient algorithms 2008

The proceedings contain 9 papers. The topics discussed include: structured decompositions and efficient algorithms;a weighted average of sparse representations is better than the sparsest one alone;an open question on the existence of Gabor frames in general linear position;arbitrary shrinkage rules for approximation schemes with sparsity constraints;pseudospectral Fourier reconstruction with IPRM;representation of operators in the time-frequency domain and generalized Gabor multipliers;sparse reconstructions for inverse PDE problems;the continuous shearlet transform in arbitrary space dimensions;and time-frequency analysis and PDE's.

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Executive Summary of Dagstuhl Seminar on structured decompositions and efficient algorithms (08492)

Executive Summary of Dagstuhl Seminar on Structured Decompos...

引用

structured decompositions and efficient algorithms 2008

作者： Dahlke, Stephan Daubechies, Ingrid Elad, M. Kutyniok, Gitta Teschke, Gerd Philipps-Universität Marburg FB12 Mathematik und Informatik Hans-Meerwein Straße Lahnberge Marburg35032 Germany Princeton University Program in Applied and Computational Mathematics Fine Hall Washington Road PrincetonNJ08544-1000 United States Technion Computer Science Department Haifa Technion City32000 Israel Universität Osnabrück Institute of Mathematics Osnabrück49069 Germany Hochschule Neubrandenburg University of Applied Sciences Institute for Computational Mathematics in Science and Technology Brodaer Str. 2 Neubrandenburg17033 Germany

New emerging technologies such as high-precision sensors or new MRI machines drive us towards a challenging quest for new, more effective, and more daring mathematical models and algorithms. Therefore, in the last few years researchers have started to investigate different methods to efficiently represent or extract relevant information from complex, high dimensional and/or multimodal data. efficiently in this context means a representation that is linked to the features or characteristics of interest, thereby typically providing a sparse expansion of such. Besides the construction of new and advanced ansatz systems the central question is how to design algorithms that are able to treat complex and high dimensional data and that efficiently perform a suitable approximation of the signal. One of the main challenges is to design new sparse approximation algorithms that would ideally combine, with an adjustable tradeoff, two properties: a provably good 'quality' of the resulting decomposition under mild assumptions on the analyzed sparse signal, and numerically efficient design. The topic is driven by applications as well as by theoretical questions. Therefore, the aim of this seminar was to bring together a good mixture of scientists with different backgrounds in order to discuss recent progress as well as new challenging perspectives. In particular, it was intended to strengthen the interaction of mathematicians and computer scientists. © 2009 Dagstuhl Seminar Proceedings. All Rights Reserved.

关键词： Clustering algorithms

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