Abstract-A klassiskt problem är uppskattningen av en uppsättning parametrar från mätningar som samlats in av få sensorer. Antalet sensorer begränsas ofta av fysiska eller ekonomiska begränsningar och deras placering är av grundläggande betydelse för att få korrekta uppskattningar. Tyvärr är valet av optimala sensor platser i sig combinatorial och tillgängliga approximationsalgoritmer är inte garanterade att generera bra lösningar i alla fall av intresse. Vi föreslår FrameSense, en girig algoritm för val av optimala sensorplatser. Algoritmens grundläggande kostnadsfunktion är rampotentialen, en skalär egenskap hos matriser som mäter ortogonaliteten hos dess rader. Särskilt, FrameSense är den första algoritmen som är nästan optimal i termer av genomsnittliga kvadratfel, vilket innebär att dess lösning alltid är garanterad att vara nära den optimala. Dessutom visar vi med en omfattande uppsättning numeriska experiment att FrameSense uppnår den toppmoderna prestandan samtidigt som den har den lägsta beräkningskostnaden, jämfört med andra giriga metoder.
FrameSense REF minimerar rampotentialen (FP) för den valda matrisen FP(✔  på) =
Near-Optimal Sensor Placement for Linear Inverse Problems
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}