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Atividade
| 91784 - 8. MÉTODOS ESPECTRAIS E DECOMPOSIÇÃO DE MATRIZES E TENSORES |
| Período da turma: | 16/09/2020 a 18/09/2020
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| Descrição: | ● Autovalores e autovetores
● Decomposição SVD e Aplicações (Latent Semantic Analysis) ● Laplaciano em Grafos: Embedding de Grafos ● Cadeias de Markov, Caminhos Randômicos e Page Ranking ● Detecção de Comunidades e Centralidade Espectral ● Decomposição de Matrizes Não-Negativas e Aplicações ● Decomposição de Tensores e Aplicações Referências Básicas - G. Strang. Linear Algebra and Its Applications, Cengage Learning, Inc, 4th edition, 2006. - Dan Kalman. A Singularly Valuable Decomposition: The SVD of a Matrix, 2002 - Biyikoglu, Türker, Josef Leydold, and Peter F. Stadler. Laplacian eigenvectors of graphs: Perron-Frobenius and Faber-Krahn type theorems. Springer, 2007. - Lee, Daniel D., and H. Sebastian Seung. Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature 401.6755: 788-791, 1999. - Duração do Módulo: 20 (vinte) horas, distribuídas em 3 (três) dias consecutivos |
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| Carga Horária: |
25 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 20 | ||||
| Ministrantes: |
Luis Gustavo Nonato |
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