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  Riemannian thresholding methods for row-sparse and low-rank matrix recovery

Eisenmann, H., Krahmer, F., Pfeffer, M., & Uschmajew, A. (2023). Riemannian thresholding methods for row-sparse and low-rank matrix recovery. Numerical algorithms, 93(2), 669-693. doi:10.1007/s11075-022-01433-5.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-9ABB-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-9ABC-2
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Eisenmann, Henrik1, Autor
Krahmer, Felix1, Autor
Pfeffer, Max1, Autor
Uschmajew, André1, Autor
Affiliations:
1Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences, Max Planck Society, ou_3039308              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2023
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/s11075-022-01433-5
Anderer: 88525
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Numerical algorithms
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 93 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 669 - 693 Identifikator: ISSN: 1572-9265