Finding structure with randomness: Probabilistic algorithms for constructing approximate matrix decompositions
利用随机采样构建近似矩阵分解,提升大规模数据处理效率。
Nathan Halko, Per-Gunnar Martinsson, Joel A. Tropp
利用随机采样构建近似矩阵分解,提升大规模数据处理效率。
Nathan Halko, Per-Gunnar Martinsson, Joel A. Tropp
使用CoRoT数据,发现358个B型脉动星候选者,揭示新低振幅B型脉动星。
P. Degroote, C. Aerts, M. Ollivier 等
提出量子算法生成热Gibbs态,时间上界为D^α,α与系统自由能密度相关。
David Poulin, Pawel Wocjan
提出了一种基于量子反射和量子行走的QMA快速放大方法,将验收概率间隙指数放大,速度比Marriott和Watrous方法快两倍。
Daniel Nagaj, Pawel Wocjan, Yong Zhang
采用核范数最小化,噪声下可从约nr log^2 n样本准确恢复低秩矩阵。
Emmanuel J. Candes, Yaniv Plan
提出非参数高维图模型“非帕拉诺马尔”方法,利用平滑变换估计稀疏无向图结构。
Han Liu, John Lafferty, Larry Wasserman
研究使用恒星演化代码模拟年轻星团中恒星碰撞,未发现中等质量黑洞形成。
E. Glebbeek, E. Gaburov, S. E. de Mink 等
提出基于谱方法的矩阵补全算法,能用O(rn)样本实现低误差重建。
Raghunandan H. Keshavan, Andrea Montanari, Sewoong Oh
线性参数化的bandit算法通过探索与利用交替策略实现Θ(r√T)的累积后悔与贝叶斯风险。
Paat Rusmevichientong, John N. Tsitsiklis
提出块稀疏信号的块相干性及其在OMP和优化中的恢复保证。
Yonina C. Eldar, Helmut Bolcskei
量子算法解决线性方程组问题,时间复杂度为poly(log N, κ),显著优于经典算法。
Aram W. Harrow, Avinatan Hassidim, Seth Lloyd
提出多次随机分割聚合方法,改善高维回归中p值的稳定性和准确性。
Nicolai Meinshausen, Lukas Meier, Peter Bühlmann
基于连续吸引子网络模型实现高精度路径积分,误差在10-100米和1-10分钟内可控。
Yoram Burak, Ila R. Fiete
本文证明大多数量子态过度纠缠,无法作为有效的量子计算资源,利用几何纠缠度量分析。
D. Gross, S. Flammia, J. Eisert
提出一种算法,用于近似任意次幂的黑箱幺正操作,复杂度与调用次数、误差和间隙参数有关。
L. Sheridan, D. Maslov, M. Mosca
提出基于度量空间的“Zooming算法”,实现Lipschitz多臂赌博机的最优性能界限。
Robert Kleinberg, Aleksandrs Slivkins, Eli Upfal
在有限维2-光滑范数空间中,推导出向量值鞅的大偏差概率的指数界。
Anatoli Juditsky, Arkadii S. Nemirovski
量子行走搜索算法通过量子化经典马尔可夫链,提升搜索效率。
Miklos Santha
提出向量值再生核希尔伯特空间结构,分析平移不变核的普适性,结合具体算法实现。
C. Carmeli, E. De Vito, A. Toigo 等
利用核范数最小化,通过随机采样实现低秩矩阵的精确恢复。
Emmanuel J. Candes, Benjamin Recht