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题名/责任者:

压缩感知的若干基本理论/李松, 沈益, 林俊宏著

出版发行项:

北京:龙门书局,2024

ISBN及定价:

9787508864662/CNY88.00

载体形态项:

147页:图;24cm

丛编项:

大数据与数据科学专著系列;4

个人责任者:

李松 著

个人责任者:

沈益 著

个人责任者:

林俊宏 著

学科主题:

数据信号处理-研究

中图法分类号:

TN911.72

一般附注:

“十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目 国家出版基金项目

责任者附注:

李松，浙江大学求是特聘教授，二级教授，博士生导师，长期从事数据科学中的数学基础理论与算法的研究，是国际上较早开展压缩感知理论与低秩矩阵恢复理论研究的学者之一。

责任者附注:

沈益，浙江理工大学数学科学系教授，博士生导师，浙江省应用数学研究会副理事长，毕业于浙江大学数学科学学院。

责任者附注:

林俊宏，浙江大学数据科学研究中心研究员，博士生导师;毕业于浙江大学数学科学学院，获应用数学博士学位;主要从事应用调和分析、数据科学中的数学基本理论、逼近论等相关领域的研究;主持国家自然科学基金面上项目等;入选国家级青年人才项目、省级人才项目。

书目附注:

有书目 (第135-147页) 和索引

提要文摘附注:

本书主要介绍函数逼近理论与小波框架理论方法。共6章。第1章介绍求解lp (0≤p≤1) 优化模型的几个基本核心概念，限制等距性质 (RIP)、零空间性质 (NSP) 以及矩阵相互相干性 (MC) 条件等，也介绍作者们解决的关于RIP最优上界的一个猜想；第2章通过给出构造确定性测量矩阵的方法，介绍作者们解决的lo优化模型及其求解算法中的两个公开问题；第3章介绍冗余字典下的压缩感知理论；第4章介绍压缩采样下的信号分离理论与重构算法，其中包括作者们解决的一个公开问题；第5章介绍One-bit压缩感知的几个重要理论与算法；第6章介绍基于傅里叶测量下相位恢复理论与算法。

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