典型文献
基于光子计算的随机奇异值分解
文献摘要：
随机奇异值分解(RSVD)在数据压缩、信号处理和图像降噪等方面具有广泛的应用,但日益剧增的矩阵规模对传统计算平台提出了更高的内存需求.为此,提出了基于空间光计算的RSVD方法.利用复杂介质的固有性质将矩阵降维,不再需要生成和存储随机高斯矩阵,能够有效降低RSVD的计算开销.实验证明,在采样率为0.2、宏像素块维度为10×10、选用220目毛玻璃作为散射介质的情况下,所提方法能够对维度为80×80的矩阵实现RSVD,其相对误差小于0.1,与传统方法相比,有效降低了 RSVD的时间复杂度和空间复杂度.最后,通过图像压缩验证了所提方法的效果,所提方法为进一步研究大规模图像矩阵算法提供了基础.
文献关键词：
光计算;随机奇异值分解;复杂介质;矩阵降维;时间复杂度;空间复杂度
中图分类号：
作者姓名：
刘雅名;郭宏翔;陈彦虎;杨家精;郭逸;伍剑
作者机构：
北京邮电大学电子工程学院,北京100876;北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]刘雅名;郭宏翔;陈彦虎;杨家精;郭逸;伍剑-.基于光子计算的随机奇异值分解)[J].光学学报,2022(19):154-159
A类：
随机奇异值分解,RSVD
B类：
光子计算,数据压缩,信号处理,和图像,图像降噪,计算平台,光计算,复杂介质,固有性质,矩阵降维,计算开销,采样率,像素块,毛玻璃,散射介质,时间复杂度,空间复杂度,图像压缩,大规模图,图像矩,矩阵算法
AB值：
0.329463
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