We provide upper bounds on the perturbation of invariant subspaces of normal matrices measured using a metric on the space of vector subspaces of $\mathbb{C}^n$ in terms of the spectrum of the unperturbed matrix only. We apply the result to a graph perturbation problem.


翻译:我们仅以无扰动矩阵的频谱为单位,提供用量度测量的矢量子空间$\mathbb{C ⁇ n$的正常矩阵的变量子空间扰动的上限。我们将结果应用于图形扰动问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【阿尔托大学】图神经网络,Graph Neural Networks,附60页ppt
专知会员服务
181+阅读 · 2020年4月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
ICLR 2020会议的16篇最佳深度学习论文
AINLP
5+阅读 · 2020年5月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Perturbation Theory for the Information Bottleneck
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月28日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【阿尔托大学】图神经网络,Graph Neural Networks,附60页ppt
专知会员服务
181+阅读 · 2020年4月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
ICLR 2020会议的16篇最佳深度学习论文
AINLP
5+阅读 · 2020年5月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员