Efficient coordinate-wise leading eigenvector computation
Efficient coordinate-wise leading eigenvector computation
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DOI：
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发表时间：
2017-02
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Jialei Wang;Weiran Wang;D. Garber;N. Srebro
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Jialei Wang;Weiran Wang;D. Garber;N. Srebro
我们开发并分析了用于寻找主特征向量的高效“逐坐标”方法，其中每一步仅涉及一个向量 - 向量乘积。我们确立了全局收敛性，并且总体运行时间保证至少与兰索斯（Lanczos）方法一样好，并且对于衰减缓慢的频谱优于它。我们的方法基于将一种移位求逆方法与用于线性回归的逐坐标算法相结合。
We develop and analyze efficient "coordinate-wise" methods for finding the leading eigenvector, where each step involves only a vector-vector product. We establish global convergence with overall runtime guarantees that are at least as good as Lanczos's method and dominate it for slowly decaying spectrum. Our methods are based on combining a shift-and-invert approach with coordinate-wise algorithms for linear regression.