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dc.contributor.author
Cabrelli, Carlos
dc.contributor.author
Molter, Ursula Maria
dc.date.available
2024-03-04T15:11:26Z
dc.date.issued
2023-09
dc.identifier.citation
Cabrelli, Carlos; Molter, Ursula Maria; Learning the model from the data; Unión Matemática Argentina; Revista de la Unión Matemática Argentina; 66; 1; 9-2023; 141-152
dc.identifier.issn
1669-9637
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/229238
dc.description.abstract
The task of approximating data with a concise model comprising only a few parameters is a key concern in many applications, particularly in signal processing. These models, typically subspaces belonging to a specific class, are carefully chosen based on the data at hand. In this survey, we review the latest research on data approximation using models with few parameters, with a specific emphasis on scenarios where the data is situated in finite-dimensional vector spaces, functional spaces such as L2(Rd), and other general situations. We highlight the invariant properties of these subspace-based models that make them suitable for diverse applications, particularly in the field of image processing.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Unión Matemática Argentina
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
SAMPLING THEORY
dc.subject
THEOREM OF ECKARD-YOUNG
dc.subject
SHIFT INVARIANT SPACES
dc.subject
CRYSTAL GROUPS
dc.subject
ROTATION INVARIANT SPACES
dc.subject.classification
Matemática Aplicada
dc.subject.classification
Matemáticas
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Learning the model from the data
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-02-02T15:07:52Z
dc.journal.volume
66
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
141-152
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
Bahia Blanca
dc.description.fil
Fil: Cabrelli, Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; Argentina
dc.description.fil
Fil: Molter, Ursula Maria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; Argentina
dc.journal.title
Revista de la Unión Matemática Argentina
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://inmabb.criba.edu.ar/revuma/revuma.php?p=doi/v66n1a06
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.33044/revuma.4371
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