Fast Parallel Randomized QR with Column Pivoting Algorithms for Reliable Low-Rank Matrix Approximations

Factorizing large matrices by QR with column pivoting (QRCP) is substantially more expensive than QR without pivoting, owing to communication costs required for pivoting decisions. In contrast, randomized QRCP (RQRCP) algorithms have proven themselves empirically to be highly competitive with high-p...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings, 24th IEEE International Conference on High Performance Computing : 18-21 December 2017, Jaipur, India s. 233 - 242
Hlavní autoři:	Xiao, Jianwei, Gu, Ming, Langou, Julien
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.12.2017
Témata:	Algorithm design and analysis Approximation algorithms Decorrelation distributed computing low-rank approximation Matrix decomposition QR factorization randomization spectrum-revealing Reliability theory
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!