低秩矩阵恢复算法的全面评估

本软件包提供了用于精确低秩矩阵逼近的Matlab代码，涵盖了randQB_auto算法的实现。该算法有效计算固定QB分解，包括randQB_EI和randQB_FP的固定精度版本。此外，还包含了用于实验和测试的测试用例和脚本，特别是适用于固定精度低秩矩阵逼近的自适应随机测距仪算法AdpRangeFinder。详细的算法说明请参考Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li的研究成果。

低秩矩阵的链接预测优化方法，结合了网络中的局部约束，挺适合搞大规模复杂网络的朋友用来快速构建相似性矩阵模型。不只是理论好看，实战表现也还不错。支持分治思路，跑分布式也稳，有点意思。 低秩结构的潜力这些年一直在被挖掘。加上局部约束，不仅让模型更贴近实际网络的异质性，还能提升预测准确度。你要是常在社交网络、推荐系统或者生物网络上折腾，这种方法真值得一试。 原理不复杂，说白了就是基于已有链接数据构建相似性矩阵，再通过低秩分解和一些局部特征优化这个矩阵。类似 SVD、QB 分解这些操作你应该不陌生，配合节点信息的局部调优，效果更自然。 更实用的是，它支持分治。什么意思？就是网络太大时，可以拆成小块并行

介绍了精确增广拉格朗日乘子法在低秩表示交错方向法中的应用。该方法用于解决Robust PCA问题，通过对观测数据矩阵D进行分解，得到稀疏误差矩阵E_hat和低秩逼近矩阵A_hat。实验结果表明，该方法能够有效地分离出数据中的低秩结构和稀疏异常。

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码

CS 恢复算法工具箱其实蛮好用的，适合搞压缩感知领域的同学。工具箱实现了几个常见的压缩感知恢复算法，像是正交匹配追踪、压缩采样匹配追踪、快速迭代收缩阈值算法等，都是比较经典的算法，能帮你快速搭建和测试不同的恢复算法模型。而且代码简单，注释也清晰，即使你不是算法专家，了解的原理后也能顺利地上手。这个工具箱是用MATLAB开发的，所以如果你常用这个工具进行算法实验，应该会觉得挺方便。其实多时候，你不必从零开始重新实现这些算法，这个工具箱能帮你节省不少时间。如果你对压缩感知领域有需求，不妨试试看。另外，工具箱的更新也挺活跃，作者也有一些相关的开源项目，有需要的可以去 GitHub 上看看哦。有一个小

我们提供了冲浪算法的MATLAB代码，改进稀疏和低秩张量回归问题。您可以从arXiv下载我们详细注释的代码。使用Tensorlab工具箱编写的这段代码允许您生成模拟数据，并进行SURF算法的训练和测试。我们即将推出Python版本的实现。

线性代数的 2.6 矩阵秩部分，老师的 PPT 讲得还挺清楚的。重点内容都整理得蛮整齐，适合你复习或者拿来改成自己的笔记。你要是刚好在啃线代，尤其是准备考研、做算法题，挺值得看一眼。 讲 PPT 的老师方式也比较直给，不绕弯，内容紧贴实际，尤其是讲矩阵秩的定义和常用计算方式。嗯，像秩=行最简形式中非零行数这种，直接举例子来讲，理解起来比较快。 顺手附几个不错的参考资源，有的是名校教材，有的是习题集： Gilbert Strang《线性代数导论》，经典的 MIT 教材 矩阵论习题集，题型还挺全的 线性代数思维导图，复习用方便 matlab 线性代数方程组解法，有代码实现 还有一点建议哦：你

矩阵的秩可以通过Matlab中的rank函数来计算。例如，对于矩阵 a=[1 2 0;2 5 -1;4 10 -1]; 可以使用 b=rank(a) 得到秩 b = 3。

图像里的低秩表示模型，挺适合搞图像重建、降噪这类需求的。它的思路其实直白——把图像看作一堆矩阵，挑出其中结构性强的那部分，也就是低秩成分，再加上点稀疏干扰做重构。嗯，效果还挺稳的。 图像分割的场景下，你可以试试潜在低秩表示子空间分割这套代码，优化做得不错，直接下载。另外，增广拉格朗日乘子法在低秩模型里也蛮常用，这份代码稀疏约束就比较顺手。 做高维图像的你，如果接触过张量 SVD，建议看看这个基于TT-SVD的低秩重构方案，Python 写的，接口清晰，上手快。 优化方面，这篇研究把稀疏低秩回归配合香农编码优化，读起来还挺有意思的。说实话，在 MATLAB 里玩这些模型，效率和收敛速度你都能感觉