On orthogonal tensors and best rank-one approximation ratio
As is well known, the smallest possible ratio between the spectral norm and the Frobenius norm of an m × n matrix with m ≤ n is 1/%m and is (up to scalar scaling) attained only by matrices having pairwise orthonormal rows. In the present paper, the smallest possible ratio between spectral and Froben...
Հիմնական հեղինակներ: | Li, Z, Nakatsukasa, Y, Soma, T, Uschmajew, A |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Society for Industrial and Applied Mathematics
2018
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Finding a low-rank basis in a matrix subspace
: Nakatsukasa, Y, և այլն
Հրապարակվել է: (2016) -
Error localization of best $L_{1}$ polynomial approximants
: Nakatsukasa, Y, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Low-rank approximation of parameter-dependent matrices via CUR decomposition
: Park, T, և այլն
Հրապարակվել է: (2025) -
Orthogonal Tensor Recovery Based on Non-Convex Regularization and Rank Estimation
: Xixiang Chen, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-01-01) -
Tensor Completion via Smooth Rank Function Low-Rank Approximate Regularization
: Shicheng Yu, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-08-01)