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计app系师生发表的数值算法研究成果被MATLAB软件采用

近日,在最新版的MATLAB软件(v2020b)中,增加了计算矩阵低秩近似的奇异值分解的函数svdsketch,其核心是由计app系师生于2018年发表的randQB_EI算法。这是来自中国的科研成果中首次被MATLAB软件采用,并在其帮助文档中引用。

该研究成果发表于题为《面向固定近似度矩阵低秩近似问题的有效随机化算法》(Efficient Randomized algorithms for the fixed-precision low-rank matrix approximation)的论文中,于2018年8月刊登在美国工业与应用数学学会(SIAM)旗下的期刊《SIAM矩阵分析与应用》(SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications)上。该论文的第一作者、通讯作者为计app系喻文健副官网,其他作者包括喻文健指导的本科生谷昱和美国欧道明大学的副官网Yaohang Li。该研究考虑给定近似准确度的矩阵低秩近似问题(fixed-precision problem),提出了根据Frobenius范数近似误差要求来快速、自适应地生成低秩矩阵分解的randQB_EI算法,适合于处理各种应用问题中接近低秩的大型矩阵、稀疏矩阵。

MATLAB软件是国际上使用最广泛、用户最多的商业数学软件,其在数值计算方面的功能首屈一指。在其最新版软件配套的函数手册(Function Reference)中包括173条参考文献,代表它所采用的先进数值计算研究成果,其中喻文健师生发表的论文是唯一来自中国的文献。

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