The success of matrix factorizations such as the singular value decomposition (SVD) has motivated the search for even more factorizations. We catalog 53 matrix factorizations, most of which we believe to be new. Our systematic approach, inspired by the generalized Cartan decomposition of Lie theory, also encompasses known factorizations such as the SVD, the symmetric eigendecomposition, the CS decomposition, the hyperbolic SVD, structured SVDs, the Takagi factorization, and others thereby covering familiar matrix factorizations as well as ones that were waiting to be discovered. We suggest that Lie theory has one way or another been lurking hidden in the foundations of the very successful field of matrix computations with applications routinely used in so many areas of computation. In this paper, we investigate consequences of the Cartan decomposition and the little known generalized Cartan decomposition for matrix factorizations. We believe that these factorizations once properly identified can lead to further work on algorithmic computations and applications.


翻译:单值分解(SVD)等矩阵因子化的成功促使我们寻找更多的因子化。我们把53个矩阵因子化(我们认为其中多数是新因素)编成目录,我们根据Lie理论普遍的Cartan分解(Cartan分解),在Lie理论的普遍化启发下,系统化的方法还包括已知的因子化(SVD)、对称分解(Symatic eigendecommation)、CS分解(CS)、双曲SVD、结构化SVD、Takagi因子化(SVD)、以及其它方法,从而涵盖了熟悉的矩阵因子化以及有待发现的因子化。我们认为,Lie理论在某种程度上隐藏在非常成功的矩阵计算领域的基础,其应用经常用于如此众多的计算领域。在本文件中,我们研究了Cartan分解(Cartan)和鲜为人所知的母体分解(Cartan)对矩阵因子化(Casten)的后果。我们认为,这些因子化一旦正确确定,这些因子化可以导致关于算算和应用的进一步工作。

0
下载
关闭预览

相关内容

奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。
【图神经网络导论】Intro to Graph Neural Networks,176页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2021年6月4日
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
VIP会员
相关资讯
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12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