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An elementary approach to the problem of column selection in a rectangular matrix

机译:一个关于列选择问题的基本方法   矩形矩阵

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摘要

The problem of extracting a well conditioned submatrix from any rectangularmatrix (with normalized columns) has been studied for some time in functionaland harmonic analysis; see\cite{BourgainTzafriri:IJM87,Tropp:StudiaMath08,Vershynin:IJM01} for methodsusing random column selection. More constructive approaches have been proposedrecently; see the recent contributions of\cite{SpielmanSrivastava:IJM12,Youssef:IMRN14}. The column selection problem weconsider in this paper is concerned with extracting a well conditionedsubmatrix, i.e. a matrix whose singular values all lie in$[1-\epsilon,1+\epsilon]$. We provide individual lower and upper bounds foreach singular value of the extracted matrix at the price of conceding only onelog factor in the number of columns, when compared to the RestrictedInvertibility Theorem of Bourgain and Tzafriri. Our method is fullyconstructive and the proof is short and elementary.
机译:在功能和谐波分析中,已经研究了一段时间从任何矩形矩阵(具有标准化列)中提取条件良好的子矩阵的问题。请参阅\ cite {BourgainTzafriri:IJM87,Tropp:StudiaMath08,Vershynin:IJM01}了解使用随机列选择的方法。最近提出了更多建设性的方法。参见\ cite {SpielmanSrivastava:IJM12,Youssef:IMRN14}的最新贡献。我们在本文中考虑的列选择问题与提取条件良好的子矩阵有关,即,其奇异值都在$ [1- \ epsilon,1 + \ epsil $]中的矩阵。与Bourgain和Tzafriri的RestrictedInvertibility定理相比,我们仅以列数仅减少一个对数为代价,为提取矩阵的每个奇异值提供了单独的上下限。我们的方法是完全可构造的,证明是简短而基本的。

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