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球谐展开的稀疏恢复

Sparse recovery for spherical harmonic expansions

Hausdorff Center for Mathematics & Institute for Numerical Simulation, Universität Bonn(波恩大学豪斯多夫数学中心与数值模拟研究所);Courant Institute, NYU(纽约大学柯朗科学研究所)

Holger Rauhut, Rachel Ward

AI总结:

本文证明,通过球面上随机选取的少量样本,可以高效恢复稀疏球谐展开,主要方法是验证预处理随机测量矩阵的受限等距性质,并利用雅可比多项式一致增长的最新估计。

摘要:

我们证明,稀疏球谐展开可以从球面上随机选取的少量样本中高效恢复。为了建立主要结果,我们利用雅可比多项式一致增长的最新估计,验证了相关预处理随机测量矩阵的受限等距性质。

英文摘要:

We show that sparse spherical harmonic expansions can be efficiently recovered from a small number of randomly chosen samples on the sphere. To establish the main result, we verify the restricted isometry property of an associated preconditioned random measurement matrix using recent estimates on the uniform growth of Jacobi polynomials.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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