다중 측정에서의 공동 희소 복원: 이론과 알고리즘 비교

본 논문은 행 희소성을 갖는 행렬을 복원하기 위한 다중 측정 벡터(MMV) 문제를 다룬다. 두 가지 복원 전략, ‑ ℓ₁ 합-노름 최소화와 ReMBo 기반 ‑ ℓ₁ · ℓ₂ 최소화를 이론적으로 분석하고, 각각의 균일 복원 한계와 측정 수 증가에 따른 성능 변화를 규명한다. 결과적으로 ‑ ℓ₁ · ℓ₁(각 측정에 대한 독립 ‑ ℓ₁) 복원은 ‑ ℓ₁ · ℓ₂보다 이론적 한계가 낮으며, 측정 수가 비영행(非零) 행 수를 초과해도 복원 가능률이 향상…

저자: ** M. Mishali, Y. Eldar, et al. (정확한 저자 목록은 원문을 참고) **