Atividade

91784 - 8. MÉTODOS ESPECTRAIS E DECOMPOSIÇÃO DE MATRIZES E TENSORES

Período da turma: 16/09/2020 a 18/09/2020

Selecione um horário para exibir no calendário:
 
 
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

Carga Horária:

25 horas
Tipo: Obrigatória
Vagas oferecidas: 20
 
Ministrantes: Luis Gustavo Nonato


 
 voltar

Créditos
© 1999 - 2024 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP