Восстановление матриц маленького ранга

В докладе будет рассмотрена задача реконструкции матрицы на основе наблюдений ее элементов с шумом. Будет рассмотрен режим так называемой "большой размерности", когда число наблюдений намного меньше, чем размер матрицы. В этом случае мы можем восстановить матрицу, если она маленького ранга и число наблюдений больше, чем число параметров, определяющих матрицу. Эта задача имеет большой интерес в различного рода приложениях.