Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-06-18

Structured low-rank approximation: Theory, algorithms, and applications

Cel

Today's state-of-the-art methods for data processing are model based. We propose a fundamentally new approach that does not depend on an explicit model representation and can be used for model-free data processing. From a theoretical point of view, the prime advantage of the newly proposed paradigm is conceptual unification of existing methods. From a practical point of view, the proposed paradigm opens new possibilities for development of computational methods for data processing.

The underlying computational tool in the proposed setting is low-rank approximation. Recent work by the applicant, co-workers, and others has demonstrated advantages of computational methods based on low-rank approximation over classical methods, based on solution of linear systems of equations. In this proposal, we will further advance the theory and algorithms for low-rank approximation by developing robust and efficient local optimisation methods and methods based on convex relaxations.

Low-rank approximation has applications in systems and control, signal processing, computer algebra, and machine learning, to name a few. Generic examples in system theory and signal processing are model reduction and system identification. Dimensionality reduction, classification, and information retrieval problems in machine learning can be formulated and solved as low-rank approximation problems, thus benefiting from the theory, algorithms, and numerical software tools developed in this research proposal. Beyond the scope of the proposal, we envisage that the newly proposed paradigm will catalyse cross-disciplinary research, leading to selection of the best theoretical tools and computational methods available as well as development of new ones by a synergy of ideas from different application domains.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

ERC-2010-StG_20091028
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Instytucja przyjmująca

VRIJE UNIVERSITEIT BRUSSEL
Wkład UE
€ 563 852,00
Adres
PLEINLAAN 2
1050 BRUSSEL
Belgia

Zobacz na mapie

Region
Région de Bruxelles-Capitale/Brussels Hoofdstedelijk Gewest Région de Bruxelles-Capitale/ Brussels Hoofdstedelijk Gewest Arr. de Bruxelles-Capitale/Arr. Brussel-Hoofdstad
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Beneficjenci (2)

Moja broszura 0 0