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Compressed Sensing

MA5352Wahlmodule5 ECTSEnglischUnregelmäßigDepartment Mathematics
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst, wie man dünn besetzte (sparse) Signale aus wenigen, strukturierten linearen Messungen rekonstruiert und welche Messmatrizen zuverlässige Wiederherstellung garantieren. Am Ende kannst du wesentliche Recovery-Sätze formulieren, die Restricted Isometry Property (RIP) für Zufallsmatrizen anwenden und die zugrundeliegenden probabilistischen Beweistechniken nutzen.

Was du danach kannst

  • RIP-Resultate für zufällige Messmatrizen benennen und vergleichen
  • Recovery-Garantien für Compressed Sensing ableiten
  • Beweismethoden wie Covering-Argumente und Chaining verstehen
  • Beweistechniken auf verwandte Probleme übertragen

Aus was das Modul besteht

  • VorlesungVermittlung der Theorie zu RIP, l1-Minimierung und probabilistischen Methoden
  • Übungsblätter (alle zwei Wochen)Selbstständiges Lösen von Aufgaben zur Vertiefung
  • Recitation / Übungspräsentation (alle zwei Wochen)Präsentation und Diskussion der Lösungen in Zweiergruppen

Lehrmethode

  • Tafelvorlesungensystematische Einführung in Theorie und Beweistechniken
  • Biwöchentliche Übungsblätter mit Gruppen-Writeupsaktive Anwendung und Vertiefung des Stoffes; fördert Präsentations- und Beweisfähigkeiten
  • Recitationen mit PräsentationenEinübung der Darstellung mathematischer Lösungen und Peer-Feedback
Keine Termine im laufenden Semester
Für dieses Modul liegen im aktuellen Semester keine Kurstermine vor, oder die Zuordnung fehlt noch.

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