会员服务
奇异值是矩阵里的概念，一般通过奇异值分解定理求得。设A为m*n阶矩阵，q=min(m,n)，A*A的q个非负特征值的算术平方根叫作A的奇异值。奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，适用于信号处理和统计学等领域。
Quantum singular value transformation without block encodings: Near-optimal complexity with minimal ancilla
Arxiv
0+阅读 · 4月3日
Singular Value Scaling: Efficient Generative Model Compression via Pruned Weights Refinement
Arxiv
0+阅读 · 3月31日
Generalized implementation of invariant coordinate selection with positive semi-definite scatter matrices
Arxiv
0+阅读 · 3月11日
The eigenvalue decomposition of normal matrices by the skew-symmetric part
Arxiv
0+阅读 · 3月14日
Spectral Representation for Causal Estimation with Hidden Confounders
Arxiv
0+阅读 · 3月10日
MIMO Channel Shaping and Rate Maximization Using Beyond Diagonal RIS
Arxiv
0+阅读 · 3月10日
Learning in Feature Spaces via Coupled Covariances: Asymmetric Kernel SVD and Nyström method
Arxiv
0+阅读 · 3月8日
SoMA: Singular Value Decomposed Minor Components Adaptation for Domain Generalizable Representation Learning
Arxiv
0+阅读 · 3月21日
Far-Field Sensitivity to Local Boundary Perturbations in 2D Wave Scattering
Arxiv
0+阅读 · 3月13日
Rethinking Layer Removal: A Hybrid Pruning Framework Combining Layer Removal and Singular Value Selection for Efficient LLM Compression
Arxiv
0+阅读 · 2月25日
Block structured matrix-sequences and their spectral and singular value canonical distributions: a general theory
Arxiv
0+阅读 · 2月4日
HRP: High-Rank Preheating for Superior LoRA Initialization
Arxiv
0+阅读 · 2月17日
HRP: High-Rank Preheating for Superior LoRA Initialization
Arxiv
0+阅读 · 2月11日
Verified error bounds for the singular values of structured matrices with applications to computer-assisted proofs for differential equations
Arxiv
0+阅读 · 2月14日
EDoRA: Efficient Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation via Singular Value Decomposition
Arxiv
0+阅读 · 1月21日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top