Seminar Numerische Lineare Algebra

Das Seminar findet als Präsenzseminar statt.

Numerische Lineare Algebra zur Klassifizierung, zum Clustering und weitere mögliche Anwendung in und um maschinelles Lernen, gerne mit Hilfe von unserem Freund Krylov. Eigene Ideen der Studenten können auch berücksichtigt werden. 

Numerische lineare Algebra für die Datenwissenschaft, insbesondere nützlich für extrem große Datensätze. Mittels Randomisierung und Sampling werden die klassischen Algorithmen der numerischen linearen Algebra neu aufgegriffen. Randomisierte Algorithmen sind besonders schnell und erfordern nicht einmal die explizite Bildung der großen Matrizen. Außerdem gelten mit hoher Wahrscheinlichkeit bestimmte Grenzen dafür, wie gut eine Matrix approximiert wird.

Termin:

Mittwoch 11:00-13:00 (G02-20)

Die Studierenden sollen ein Projekt vorbereiten, das auf der Sammlung von Methoden und Ansätzen basiert, die in den oben genannten enthalten sind Vorlesungsnotizen, die ein oder zwei Abschnitte dieses Manuskripts abdecken.

Weitere Informationen finden Sie hier 

	Celine Reddig:	29. Juni	Approaches for choosing good columns and rows of large-scale matrices: the CUR and CX decompositions
	Aliaksandr Zhura:	06. Juli	Application of the discrete empirical interpolation method (DEIM) for computing the CUR decomposition