RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Главная страница
О проекте
Программное обеспечение
Классификаторы
Полезные ссылки
Пользовательское
соглашение

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Adv. Comput. Math., 2012, том 37, выпуск 4, страницы 493–504 (Mi adcm1)  

Super greedy type algorithms

E. Liu, V. N. Temlyakov

Department of Mathematics, University of South Carolina, 1523 Greene Street, Columbia, SC 29208, USA

Аннотация: We study greedy-type algorithms such that at a greedy step we pick several dictionary elements contrary to a single dictionary element in standard greedy algorithms. We call such greedy algorithms super greedy type algorithms. The super greedy type algorithms are computationally simpler than their analogues from the standard greedy algorithms. In this article, we propose the Weak Super Greedy Algorithm (WSGA) and the Weak Orthogonal Super Greedy Algorithm with Thresholding (WOSGAT). Their performance (rate of convergence) are studied as well under $M$-coherent dictionaries.

Финансовая поддержка Номер гранта
National Science Foundation DMS-0906260
This research was supported by the National Science Foundation Grant DMS-0906260.


DOI: https://doi.org/10.1007/s10444-011-9220-5


Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
MSC: Primary 41A65; Secondary 41A25, 41A46, 46B20
Поступила в редакцию: 10.10.2010
Принята в печать:06.05.2011
Язык публикации: английский

Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/adcm1

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Просмотров:
    Эта страница:8
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020