Low-rank approximation techniques

MATH-403 / 5 crédits

Enseignant:

Langue: Anglais

Remark: pas donné en 2023-24

Summary

-

Content

  • Theoretical background of low-rank matrix approximation
  • Classical algorithms for low-rank approximation
  • Randomized low-rank approximation
  • Low-rank approximation by deterministic column/row selection
  • Low-rank approximation by randomized sampling
  • Basic introduction to tensors
  • Tensor rank, CP, Tucker, and TT decompositions of tensors
  • Alternating least-squares algorithms
  • Optional: Riemannian optimization on low-rank matrix and tensor manifolds
  • Optional: Dynamical low-rank approximation
  • Applications of low-rank approximation in data analysis, model and dimensionality reduction

 

Resources

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  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Oral (session d'hiver)
  • Matière examinée: Low-rank approximation techniques
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Type: optionnel
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