Methods and systems for finding a low rank approximation for an m.times.n
matrix A are described. The described embodiments can independently sample
and/or quantize the entries of an input matrix A, and can thus speed up
computation by reducing the number of non-zero entries and/or their
representation length. The embodiments can be used in connection with
Singular Value Decomposition techniques to greatly benefit the processing
of high-dimensional data sets in terms of storage, transmission and
computation.
Описаны методы и системы для находить низкое шереножное приближение для матрицы а m.times.n. Описанные воплощения могут независимо попробовать and/or проквантовать входы матрицаа затрат а, и могут таким образом speed up вычисление путем уменьшение номера non-zero входов and/or их длины представления. Воплощения можно использовать в связи с исключительными методами разложением значения больш для того чтобы помочь обрабатывать высок-gabaritnyx комплектов данных in terms of хранение, передача и вычисление.
