Structured matrices in compressed sensing

školitel: doc. RNDr. Jan Vybíral, Ph.D.
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: bakalářská práce, diplomová práce
zaměření: MI_AMSM, MINF
klíčová slova: Random matrices, compressed sensing, Johnson-Lindenstrauss Lemma
popis: The student will review some basic properties of random matrices in the area of compressed sensing. Then (s)he will discuss the role of structured random matrices - the speed up of matrix-vector multiplication, the reduced amount of random bits needed, theoretical guarantees for their performance, real-life performance for some specific problems.
literatura: H. Boche, R. Calderbank, and G. Kutyniok, A Survey of Compressed Sensing, First chapter in Compressed Sensing and its Applications, Birkhäuser, Springer, 2015 F. Krahmer and R. Ward, New and improved Johnson–Lindenstrauss embeddings via the restricted isometry property, SIAM Journal on Mathematical Analysis, 2011
poznámka: The preferred language of the thesis is English.
naposledy změněno: 14.07.2022 09:20:08

za obsah této stránky zodpovídá: Čestmír Burdík | naposledy změněno: 9.9.2021
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. +420 770 127 494
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky