This paper investigates the low-rank matrix completion (LRMC) problem from a generic view. Unlike most existing work which focused on numerically recovering exact or approximate missing matrix entries from the observed ones, the only available information herein is the pattern (structure) of observed/missing entries, and the observed entries are classified into two types, namely, fixed zero entries and unknown generic entries. The problem is whether there exists a matrix completion with a prescribed rank r for almost all values of the unknown generic entries except for a set of zero measure, which is called the generic low-rank matrix completion (GLRMC) problem. We first justify the existence of genericity in the complex field for this problem, that is, depending on the pattern of observed/missing entries, for almost all values of the unknown generic entries, either the answer to that problem is yes, or the answer is no. We then provide necessary and sufficient conditions for the feasibility of the GLRMC with the constraint that the rank of the completion reduces at least one. Afterward, we provide a sufficient condition and a necessary condition (which we conjecture to be sufficient) for the general case. Based on them, two randomized algorithms are proposed to determine upper and lower bounds for the generic minimum rank of the matrix completions. Our approaches are based on the algebraic geometry theory and the basis preservation principle discovered herein. Finally, numerical experiments are given to corroborate the theoretical findings and the effectiveness of the proposed algorithms.


翻译:本文从一般角度对低位矩阵完成问题进行了调查。 与大多数侧重于从观察到的条目中从数字上恢复准确或近似缺失的矩阵条目的现有工作不同,我们这里唯一的现有信息是观察/缺失条目的格局(结构),观察到的条目分为两类,即固定零条目和未知的通用条目。 问题是,除了一套称为通用低位矩阵完成(GLMC)问题的零度计量之外,对于几乎所有未知的通用条目来说,是否都有一个规定等级为r的矩阵完成,但几乎所有的通用条目都是如此。 与大多数现有的工作不同,我们首先证明在复杂领域存在关于该问题的通用性,即根据观察/缺失条目的格局,对几乎所有未知的通用条目的格局(结构),对该问题的答案是肯定的,或者答案是否定的。 然后,我们为GLRMC的可行性提供了必要和充分的条件,但制约是完成级别至少降低一个。 之后,我们为一般的低位矩阵完成率提供了充分的条件和必要条件(我们推测足够),对于一般案例来说,我们首先根据观察/ 缺失的输入模式,最后,我们提出的最起码的算算算的算的算的算。 最后,我们的拟议的矩阵是根据两个最下的结果,最后的矩阵,我们所研算的矩阵是最终的原理。 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月2日
知识驱动的视觉知识学习,以VQA视觉问答为例,31页ppt
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月25日
【文本生成现代方法】Modern Methods for Text Generation
专知会员服务
44+阅读 · 2020年9月11日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月26日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月16日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月26日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员