| Processo: | 14/22258-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2015 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral |
| Pesquisador responsável: | Renato Vicente |
| Beneficiário: | Paulo Victor Camargo Rossi |
| Supervisor: | Yoshiyuki Kabashima |
| Instituição Sede: | Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Tokyo Institute of Technology, Yokohama (Tokyo Tech), Japão |
| Vinculado à bolsa: | 14/00792-7 - Mecânica estatística aplicada à compressed sensing, BP.DR |
| Assunto(s): | Inferência Mecânica estatística |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Compressed Sensing | Inferência | Mecânica Estatística | Reconstrução Esparsa | 1-bit | Mecânica Estatística |
Resumo
Compressed Sensing (CS) é um conjunto de técnicas onde medição e compressão de um sinal ocorrem simultaneamente. Dado um sinal representado por um vetor N-dimensional x0 e uma matriz de medições F de dimensão MxN, fazemos M medições lineares y = F x0. Trabalhos feitos por Sompolinsky et al. e Kabashima et al. utilizando técnicas de mecânica estatística indicaram que, quando x0 é k-esparso (ou seja, possui no máximo um número k de entradas diferentes de zero), existe um regime no qual algoritmos de programação linear podem recuperar o sinal original x0 a partir do conhecimento de F e y, mesmo quando M | |
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