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


Forum Math. Sigma, статья опубликована (Mi fms1)  

Sparse approximation and recovery by greedy algorithms in Banach spaces

V. N. Temlyakovab

a Steklov Institute of Mathematics, Russia
b University of South Carolina, USA

Аннотация: We study sparse approximation by greedy algorithms. We prove the Lebesgue-type inequalities for the weak Chebyshev greedy algorithm (WCGA), a generalization of the weak orthogonal matching pursuit to the case of a Banach space. The main novelty of these results is a Banach space setting instead of a Hilbert space setting. The results are proved for redundant dictionaries satisfying certain conditions. Then we apply these general results to the case of bases. In particular, we prove that the WCGA provides almost optimal sparse approximation for the trigonometric system in $L_p$, $2\leqslant p<\infty$.

Финансовая поддержка Номер гранта
National Science Foundation DMS-1160841
This research was supported by NSF grant DMS-1160841.


DOI: https://doi.org/10.1017/fms.2014.7


Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
MSC: Primary 41A65; Secondary 41A25, 41A46, 46B20
Поступила в редакцию: 05.06.2013
Исправленный вариант: 28.02.2014
Язык публикации: английский

Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/fms1

    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:18
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020