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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Sparse and Low Rank Recovery

Objectif

Compressive sensing is a novel field in signal processing at the interface of applied mathematics, electrical engineering and computer science, which caught significant interest over the past five years. It provides a fundamentally new approach to signal acquisition and processing that has large potential for many applications. Compressive sensing (sparse recovery) predicts the surprising phenomenon that many sparse signals (i.e. many real-world signals) can be recovered from what was previously believed to be highly incomplete measurements (information) using computationally efficient algorithms. In the past year exciting new developments emerged on the heels of compressive sensing: low rank matrix recovery (matrix completion); as well as a novel approach for the recovery of high-dimensional functions.
We plan to pursue the following research directions:
- Compressive Sensing (sparse recovery): We aim at a rigorous analysis of certain measurement matrices.
- Low rank matrix recovery: First results predict that low rank matrices can be recovered from incomplete linear information using convex optimization.
- Low rank tensor recovery: We plan to extend methods and mathematical results from low rank matrix recovery to tensors. This field is presently completely open.
- Recovery of high-dimensional functions: In order to reduce the huge computational burden usually observed in the computational treatment of high-dimensional functions, a recent novel approach assumes that the function of interest actually depends only on a small number of variables. Preliminary results suggest that compressive sensing
and low rank matrix recovery tools can be applied to the efficient recovery of such functions.
We plan to develop computational methods for all these topics and to derive rigorous mathematical results on their performance. With the experience I gained over the past
years, I strongly believe that I have the necessary competence to pursue this project.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2010-StG_20091028
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institution d’accueil

RHEINISCH-WESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN
Contribution de l’UE
€ 748 074,26
Adresse
TEMPLERGRABEN 55
52062 Aachen
Allemagne

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Région
Nordrhein-Westfalen Köln Städteregion Aachen
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (2)

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