Detta arbete presenterar GROUSE (Grassmanian Rank-One Update Subspace Estimation), en effektiv online algoritm för att spåra subrymder från mycket ofullständiga observationer. GROUSE kräver endast grundläggande linjära algebraiska manipulationer vid varje iteration, och varje uppdatering av subrymden kan utföras i linjär tid i subrymdens dimension. Algoritmen härleds genom att analysera inkrementell lutning nedstigning på Grassmannian grenrör av subrymder. Med en liten modifiering, kan GROUSE också användas som en online inkrementell algoritm för matriskomplettering problem att imputera saknade poster i en låg rank matris. GROUSE presterar exceptionellt bra i praktiken både när det gäller att spåra subrymder och som en online-algoritm för matriskomplettering.
GROUSE REF är en av de tidiga metoder som använder en uppdatering på Grassmannian för att uppskatta subrymden.
Online identification and tracking of subspaces from highly incomplete information
{'venue': '2010 48th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2010 48th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}