Riemannian Manifold Learning via Shearlet Approximation (A10#)

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Wir planen eine umfassende Theorie für das Lernen von Riemannschen Mannigfaltigkeiten mittels Approximationen durch das richtungsbezogene Darstellungssystem der Shearlets zu entwickeln.Das Hauptziel hierbei ist zu untersuchen, welche geometrischen Eigenschaften wie Krümmung oder Torsion der Mannigfaltigkeit durch solche Approximationen gelernt werden können und mit welcher Genauigkeit bezüglich verschiedener Skalen. Wir erwarten, dass dies zu einem neuen theoretischen, aber auch numerisch effizient realisierbaren Zugang zur Identifikation von Riemannschen Mannigfaltigkeiten führt.