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मैट्रिक्स पूर्णन

मैट्रिक्स पूर्णन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग किसी मैट्रिक्स को उसके कुछ अवलोकित प्रविष्टियों के एक छोटे, संभवतः यादृच्छिक उपसमुच्चय से पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है। 2009 में इमैनुएल कैंडेस और बेंजामिन रेच्ट द्वारा प्रस्तुत, यह समस्या को न्यूक्लियर नॉर्म मिनिमाइज़ेशन के रूप में पुनर्स्थापित करता है - रैंक मिनिमाइज़ेशन के लिए एक उत्तल सबरोगेट - और सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करता है कि प्रविष्टियों को समान रूप से यादृच्छिक रूप से देखा जाता है और मैट्रिक्स एक असंगति शर्त को संतुष्ट करता है, तो सटीक पुनर्प्राप्ति प्राप्त की जा सकती है।

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स्रोत

  1. Candès, E. J., & Recht, B. (2009). Exact matrix completion via convex optimization. Foundations of Computational Mathematics, 9(6), 717–772. DOI: 10.1007/s10208-009-9045-5

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इनमें संदर्भित

ScholarGateMatrix Completion (Low-Rank Matrix Completion). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/machine-learning/matrix-completion · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026