کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4639044 | 1632031 | 2014 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Low rank approximation of the symmetric positive semidefinite matrix
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we consider the low rank approximation of the symmetric positive semidefinite matrix, which arises in machine learning, quantum chemistry and inverse problem. We first characterize the feasible set by X=YYT,Y∈Rn×kX=YYT,Y∈Rn×k, and then transform low rank approximation into an unconstrained optimization problem. Finally, we use the nonlinear conjugate gradient method with exact line search to compute the optimal low rank symmetric positive semidefinite approximation of the given matrix. Numerical examples show that the new method is feasible and effective.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational and Applied Mathematics - Volume 260, April 2014, Pages 236–243
Journal: Journal of Computational and Applied Mathematics - Volume 260, April 2014, Pages 236–243
نویسندگان
Xuefeng Duan, Jiaofen Li, Qingwen Wang, Xinjun Zhang,