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Dieser Kurzlehrgang bietet eine neue Perspektive auf randomisierte Algorithmen für Matrixberechnungen. Er untersucht die unterschiedlichen Möglichkeiten, wie Wahrscheinlichkeit genutzt werden kann, um Algorithmen für numerische lineare Algebra zu entwerfen. Jede Designvorlage wird durch ihre Anwendung auf mehrere Rechenprobleme veranschaulicht. Diese Behandlung schafft konzeptionelle Grundlagen für randomisierte numerische lineare Algebra und schafft Verbindungen zwischen Algorithmen, die zunächst nicht miteinander in Verbindung zu stehen scheinen.
Kireeva et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.
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