稀疏的代价：稀疏与稀疏化测量下稀疏恢复的充分条件
The Price of Sparsity: Sufficient Conditions for Sparse Recovery using Sparse and Sparsified Measurements
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AI 导读
研究针对稀疏二元信号在噪声线性测量下的支撑集恢复问题，给出稀疏高斯测量矩阵在高信噪比区间 $ds/p \to \infty$ 时最大似然恢复所需最小样本量的充分条件，并结合已知下界得到阶为 $s\log(p/s)/\log(ds/p)$ 的信息论阈值。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org