| 講演名 | 2010-10-07 圧縮センシング : 基本原理とその応用(特別講演,博士取り立て講演) 田中 利幸, |
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| 抄録(和) | 高次元かつ疎な情報を効率よく取り扱うことのできる枠組みとして近年大いに注目を集めている研究領域である圧縮センシングについて,その基本原理といくつかの応用とについて概説する. |
| 抄録(英) | This report reviews an emerging research field called compressed sensing, which has in recent years drawn intense attention from researchers as a framework which allows us to deal with high-dimensional and sparse information very efficiently. The basic principles are first described, and some applications are briefly reviewed. |
| キーワード(和) | 圧縮センシング / 疎表現 / 行列再構成 / 凸最適化 |
| キーワード(英) | compressed sensing / sparse representation / matrix completion / convex optimization |
| 資料番号 | WBS2010-25 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WBS |
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| 開催期間 | 2010/9/30(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Wideband System(WBS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 圧縮センシング : 基本原理とその応用(特別講演,博士取り立て講演) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Compressed Sensing : Basic principles and applications |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 圧縮センシング / compressed sensing |
| キーワード(2)（和/英） | 疎表現 / sparse representation |
| キーワード(3)（和/英） | 行列再構成 / matrix completion |
| キーワード(4)（和/英） | 凸最適化 / convex optimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 利幸 / Toshiyuki TANAKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学大学院情報学研究科 Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 発表年月日 | 2010-10-07 |
| 資料番号 | WBS2010-25 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 222 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |