数学における低ランク近似は、コスト関数が特定の行列 (データ) と近似行列 (最適化変数) の間の適合を測定する最小化問題ですが、近似行列のランクを下げる必要があります。この問題は、数学的モデリングとデータ圧縮で使用されます。ランク制約は、データに適合するモデルの複雑さの制約に関連しています。アプリケーションでは、ランク制約に加えて、近似行列には非負性やハンケル構造などの他の制約があることがよくあります。

低ランク近似は、主成分分析、因子分析、総最小二乗法、潜在意味分析、直交回帰、動的パターン分解など、他の多くの手法と密接に関連しています。

参考文献

【1】ウィキペディア