|
相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模是指在处理相关矩阵组时,采用一些优化技术以降低计算复杂度和存储开销。相关矩阵组通常在信号处理、通信系统和图像处理等领域中应用广泛。 以下是一些优秀论文的低复杂度计算和存储建模的技术: 第一篇使用方法
) e" ^6 }9 u2 N4 I; w* W相关矩阵组,计算复杂度,存储复杂度,变步长采样,近似奇异值分解法,基于Nuemann级数展开矩阵求逆,自适应contourlet变换,概率划分稀疏域(SDP理论,匹配追踪,半光滑牛顿法。$ |- Q* ?- I T t
第二篇使用方法 m' w! ^) y4 n3 d2 x
相关矩阵 模方法 聚类父子节点算法 随机奇异值分解 改进的strassen求逆算法 降维分块压缩算法# G$ O" j: E) v; H5 {8 j! e
第三篇使用方法9 ^" s' Z6 v6 F8 D @5 ] E
相关矩阵组 SVD分解 AOR迭代 QR分解, h- g5 m2 r, {( J* H
第四篇使用方法
) E" o2 F: {. R0 K相关矩阵组,相关性分析,算法,快速算法,改进分解,高斯消元
4 y3 X' h- Y4 I第五篇( o, G- ^1 M# l+ r u ?
Pearson线性相关系数,Hennite矩阵求逆引理,随机奇异值分解;线性插值;Hemite矩阵递推
. ?( X4 R4 \! G/ l# X, v
" o0 n! [9 S% K( t1 i9 S; f% q; m* n% \
" t$ Y# @8 y9 r% o8 g
6 k/ j7 B" u" }- c- }7 ]- b$ B! M- {1 y
|