基于光子计算的随机奇异值分解

摘要：

随机奇异值分解(RSVD)在数据压缩、信号处理和图像降噪等方面具有广泛的应用,但日益剧增的矩阵规模对传统计算平台提出了更高的内存需求.为此,提出了基于空间光计算的RSVD方法.利用复杂介质的固有性质将矩阵降维,不再需要生成和存储随机高斯矩阵,能够有效降低RSVD的计算开销.实验证明,在采样率为0.2、宏像素块维度为10×10、选用220目毛玻璃作为散射介质的情况下,所提方法能够对维度为80×80的矩阵实现RSVD,其相对误差小于0.1,与传统方法相比,有效降低了 RSVD的时间复杂度和空间复杂度.最后,通过图像压缩验证了所提方法的效果,所提方法为进一步研究大规模图像矩阵算法提供了基础.

关键词：光计算、随机奇异值分解、复杂介质、矩阵降维、时间复杂度、空间复杂度

所属期刊栏目：42

分类号：TN29(光电子技术、激光技术)

在线出版日期：2022-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：154-159