منابع مشابه
Matrix compression using the Nyström method
The Nyström method is routinely used for out-of-sample extension of kernel matrices. We describe how this method can be applied to find the singular value decomposition (SVD) of general matrices and the eigenvalue decomposition (EVD) of square matrices. We take as an input a matrix M ∈ Rm×n, a user defined integer s ≤ min(m, n) and AM ∈ Rs×s, a matrix sampled from columns and rows of M . These ...
متن کاملMatrix Compression using the Nystroöm Method
The Nyström method is routinely used for out-of-sample extension of kernel matrices. We describe how this method can be applied to find the singular value decomposition (SVD) of general matrices and the eigenvalue decomposition (EVD) of square matrices. We take as an input a matrix M ∈ Rm×n, a user defined integer s ≤ min(m,n) and AM ∈ Rs×s, a matrix sampled from the columns and rows of M . The...
متن کاملbuckling of viscoelastic composite plates using the finite strip method
در سال های اخیر، تقاضای استفاده از تئوری خطی ویسکوالاستیسیته بیشتر شده است. با افزایش استفاده از کامپوزیت های پیشرفته در صنایع هوایی و همچنین استفاده روزافزون از مواد پلیمری، اهمیت روش های دقیق طراحی و تحلیل چنین ساختارهایی بیشتر شده است. این مواد جدید از خودشان رفتارهای مکانیکی ارائه می دهند که با تئوری های الاستیسیته و ویسکوزیته، نمی توان آن ها را توصیف کرد. این مواد، خواص ویسکوالاستیک دارند....
The Isogeometric Nyström Method
In this paper the isogeometric Nyström method is presented. It’s outstanding features are: it allows the analysis of domains described by many different geometrical mapping methods in computer aided geometric design and it requires only pointwise function evaluations just like isogeometric collocation methods. The analysis of the computational domain is carried out by means of boundary integral...
متن کاملLarge-Scale Nyström Kernel Matrix Approximation Using Randomized SVD
The Nyström method is an efficient technique for the eigenvalue decomposition of large kernel matrices. However, to ensure an accurate approximation, a sufficient number of columns have to be sampled. On very large data sets, the singular value decomposition (SVD) step on the resultant data submatrix can quickly dominate the computations and become prohibitive. In this paper, we propose an accu...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Intelligent Data Analysis
سال: 2016
ISSN: 1088-467X,1571-4128
DOI: 10.3233/ida-160854