RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Скоро в журнале
Архив
Импакт-фактор
Подписка
Правила для авторов
Лицензионный договор
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. заметки:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Матем. заметки, 1997, том 62, выпуск 4, страницы 619–623 (Mi mz1644)  

Эта публикация цитируется в 31 научных статьях (всего в 31 статьях)

Краткие сообщения

Псевдоскелетные аппроксимации при помощи подматриц наибольшего объема

С. А. Горейнов, Н. Л. Замарашкин, Е. Е. Тыртышников

Институт вычислительной математики РАН

DOI: https://doi.org/10.4213/mzm1644

Полный текст: PDF файл (218 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Mathematical Notes, 1997, 62:4, 515–519

Реферативные базы данных:

Поступило: 29.04.1997
Исправленный вариант: 10.06.1997

Образец цитирования: С. А. Горейнов, Н. Л. Замарашкин, Е. Е. Тыртышников, “Псевдоскелетные аппроксимации при помощи подматриц наибольшего объема”, Матем. заметки, 62:4 (1997), 619–623; Math. Notes, 62:4 (1997), 515–519

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GorZamTyr97}
\by С.~А.~Горейнов, Н.~Л.~Замарашкин, Е.~Е.~Тыртышников
\paper Псевдоскелетные аппроксимации при помощи подматриц наибольшего объема
\jour Матем. заметки
\yr 1997
\vol 62
\issue 4
\pages 619--623
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mz1644}
\crossref{https://doi.org/10.4213/mzm1644}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1620099}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0916.65040}
\transl
\jour Math. Notes
\yr 1997
\vol 62
\issue 4
\pages 515--519
\crossref{https://doi.org/10.1007/BF02358985}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000072500900032}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/mz1644
  • https://doi.org/10.4213/mzm1644
  • http://mi.mathnet.ru/rus/mz/v62/i4/p619

    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

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Candes, E, “Fast computation of Fourier integral operators”, SIAM Journal on Scientific Computing, 29:6 (2007), 2464  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    2. Engquist, B, “Fast directional multilevel algorithms for oscillatory kernels”, SIAM Journal on Scientific Computing, 29:4 (2007), 1710  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    3. Rokhlin, V, “A RANDOMIZED ALGORITHM FOR PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS”, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 31:3 (2009), 1100  crossref  mathscinet  isi  scopus  scopus
    4. Caiafa C.F., Cichocki A., “Methods for Factorization and Approximation of Tensors by Partial Fiber Sampling”, 2009 3rd IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (Camsap), IEEE, 2009, 73–76  crossref  isi  scopus  scopus
    5. Frederix K., Van Barel M., “Solving a Large Dense Linear System by Adaptive Cross Approximation”, J. Comput. Appl. Math., 234:11, SI (2010), 3181–3195  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus  scopus
    6. Caiafa C.F., Cichocki A., “Generalizing the Column-Row Matrix Decomposition to Multi-Way Arrays”, Linear Alg. Appl., 433:3 (2010), 557–573  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus  scopus
    7. Deshpande A., Rademacher L., “Efficient Volume Sampling for Row/Column Subset Selection”, 2010 IEEE 51st Annual Symposium on Foundations of Computer Science, Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science, IEEE Computer Soc, 2010, 329–338  crossref  mathscinet  isi  scopus  scopus
    8. Zhu X., Lin W., “Randomised Pseudo-Skeleton Approximation and its Application in Electromagnetics”, Electron. Lett., 47:10 (2011), 590–592  crossref  isi  elib  scopus  scopus
    9. Martinsson P.-G., Rokhlin V., Tygert M., “A Randomized Algorithm for the Decomposition of Matrices”, Appl. Comput. Harmon. Anal., 30:1 (2011), 47–68  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus  scopus
    10. Civril A., Magdon-Ismail M., “Exponential Inapproximability of Selecting a Maximum Volume Sub-Matrix”, Algorithmica, 65:1 (2013), 159–176  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    11. Boerm S., Goerdes J., “Low-Rank Approximation of Integral Operators by Using the Green Formula and Quadrature”, Numer. Algorithms, 64:3 (2013), 567–592  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    12. Wang Sh., Zhang Zh., “Improving Cur Matrix Decomposition and the Nystrom Approximation via Adaptive Sampling”, J. Mach. Learn. Res., 14 (2013), 2729–2769  mathscinet  zmath  isi
    13. Vervliet N., Debals O., Sorber L., De lathauwer L., “Breaking the Curse of Dimensionality Using Decompositions of Incomplete Tensors”, IEEE Signal Process. Mag., 31:5 (2014), 71–79  crossref  adsnasa  isi  scopus  scopus
    14. Savostyanov D.V., “Quasioptimality of Maximum-Volume Cross Interpolation of Tensors”, Linear Alg. Appl., 458 (2014), 217–244  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    15. Civril A., “Column Subset Selection Problem Is Ug-Hard”, J. Comput. Syst. Sci., 80:4 (2014), 849–859  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    16. Cichocki A., Mandic D.P., Anh Huy Phan, Caiafa C.F., Zhou G., Zhao Q., De Lathauwer L., “Tensor Decompositions For Signal Processing Applications”, IEEE Signal Process. Mag., 32:2 (2015), 145–163  crossref  adsnasa  isi  scopus  scopus
    17. Biagioni D.J., Beylkin D., Beylkin G., “Randomized Interpolative Decomposition of Separated Representations”, J. Comput. Phys., 281 (2015), 116–134  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  scopus  scopus
    18. Litsarev M.S., Oseledets I.V., “Fast Low-Rank Approximations of Multidimensional Integrals in Ion-Atomic Collisions Modelling”, Numer. Linear Algebr. Appl., 22:6, SI (2015), 1147–1160  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    19. Grasedyck L., Kriemann R., Loebbert Ch., Naegel A., Wittum G., Xylouris K., “Parallel Tensor Sampling in the Hierarchical Tucker Format”, Comput. Vis. Sci., 17:2 (2015), 67–78  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus  scopus
    20. Mikhalev A.Yu., Oseledets I.V., “Iterative Representing Set Selection For Nested Cross Approximation”, Numer. Linear Algebr. Appl., 23:2 (2016), 230–248  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    21. Litsarev M.S., Oseledets I.V., “a Low-Rank Approach To the Computation of Path Integrals”, J. Comput. Phys., 305 (2016), 557–574  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus  scopus
    22. Mach T., Reichel L., Van Barel M., Vandebril R., “Adaptive cross approximation for ill-posed problems”, J. Comput. Appl. Math., 303 (2016), 206–217  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    23. Cichocki A., Lee N., Oseledets I., Anh-Huy Phan, Zhao Q., Mandic D.P., “Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization: Part 1 Low-Rank Tensor Decompositions”, Found. Trends Mach. Learn., 9:4-5 (2016), I+  crossref  isi  scopus
    24. Bigoni D., Engsig-Karup A.P., Marzouk Y.M., “Spectral Tensor-Train Decomposition”, SIAM J. Sci. Comput., 38:4 (2016), A2405–A2439  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    25. Georgieva I. Hofreither C., “An algorithm for low-rank approximation of bivariate functions using splines”, J. Comput. Appl. Math., 310 (2017), 80–91  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    26. Kumar N.K., Schneider J., “Literature Survey on Low Rank Approximation of Matrices”, Linear Multilinear Algebra, 65:11 (2017), 2212–2244  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    27. Boutsidis Ch., Woodruff D.P., “Optimal Cur Matrix Decompositions”, SIAM J. Comput., 46:2 (2017), 543–589  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus  scopus
    28. Litzinger F., Boninsegna L., Wu H., Nuske F., Patel R., Baraniuk R., Noe F., Clementi C., “Rapid Calculation of Molecular Kinetics Using Compressed Sensing”, J. Chem. Theory Comput., 14:5 (2018), 2771–2783  crossref  isi  scopus  scopus
    29. Luo Ch., Zhang Y., Lin H., “Efficient and Memory Saving Method Based on Pseudoskeleton Approximation For Analysis of Finite Periodic Structures”, Int. J. Antennas Propag., 2018, 1612498  crossref  isi
    30. Gorodetsky A., Karaman S., Marzouk Y., “A Continuous Analogue of the Tensor-Train Decomposition”, Comput. Meth. Appl. Mech. Eng., 347 (2019), 59–84  crossref  mathscinet  isi  scopus
    31. Cipolla S., Di Fiore C., Zellini P., “Low Complexity Matrix Projections Preserving Actions on Vectors”, Calcolo, 56:2 (2019), UNSP 8  crossref  mathscinet  isi  scopus
  • Математические заметки Mathematical Notes
    Просмотров:
    Эта страница:772
    Полный текст:270
    Литература:61
    Первая стр.:5
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020