A number of recent works have studied algorithms for entrywise $\ell_p$-low rank approximation, namely, algorithms which given an $n \times d$ matrix $A$ (with $n \geq d$), output a rank-$k$ matrix $B$ minimizing $\|A-B\|_p^p=\sum_{i,j}|A_{i,j}-B_{i,j}|^p$ when $p > 0$; and $\|A-B\|_0=\sum_{i,j}[A_{i,j}\neq B_{i,j}]$ for $p=0$. On the algorithmic side, for $p \in (0,2)$, we give the first $(1+\epsilon)$-approximation algorithm running in time $n^{\text{poly}(k/\epsilon)}$. Further, for $p = 0$, we give the first almost-linear time approximation scheme for what we call the Generalized Binary $\ell_0$-Rank-$k$ problem. Our algorithm computes $(1+\epsilon)$-approximation in time $(1/\epsilon)^{2^{O(k)}/\epsilon^{2}} \cdot nd^{1+o(1)}$. On the hardness of approximation side, for $p \in (1,2)$, assuming the Small Set Expansion Hypothesis and the Exponential Time Hypothesis (ETH), we show that there exists $\delta := \delta(\alpha) > 0$ such that the entrywise $\ell_p$-Rank-$k$ problem has no $\alpha$-approximation algorithm running in time $2^{k^{\delta}}$.
翻译:最近的一些作品研究过 $\ ell_ p$- low 排序近似值的算法, 即给 $n $\ timedex $ dmission $A$( 美元\ geq d$ 美元) 的算法, 输出一个一等- 美元矩阵 $B$( 美元) 最小化 $A- B ⁇ p ⁇ sumbíi, j} [A- B ⁇ 0 ⁇ % sumai, j} [A_ i, jneq B ⁇ i,j} 美元 美元 美元基基数$。 在算法方面, $ p 美元 (1 ⁇ pípíl) 美元 美元, (k/ kipl) 基数 问题。 此外, 对于 $p= 0 美元, 我们给出了第一个基数 美元( 美元) 美元基数( 美元) 基数( 美元) 基数( 美元) 基数( 美元) 基数(美元) 基数(美元) 基数(美元) 基数(美元) 基数(美元) 基数(美元) 基数(美元) 基数(美元) 时间。