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Computing Nonlinear Eigenfunctions via Gradient Flow Extinction

  • 2019
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Leon Bungert
Martin Burger
Daniel Tenbrinck
Erschienen in
Scale Space and Variational Methods in Computer Vision
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

In this work we investigate the computation of nonlinear eigenfunctions via the extinction profiles of gradient flows. We analyze a scheme that recursively subtracts such eigenfunctions from given data and show that this procedure yields a decomposition of the data into eigenfunctions in some cases as the 1-dimensional total variation, for instance. We discuss results of numerical experiments in which we use extinction profiles and the gradient flow for the task of spectral graph clustering as used, e.g., in machine learning applications.

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Titel
Computing Nonlinear Eigenfunctions via Gradient Flow Extinction
Verfasst von
Leon Bungert
Martin Burger
Daniel Tenbrinck
Copyright-Jahr
2019
Buch
Scale Space and Variational Methods in Computer Vision

Print ISBN: 978-3-030-22367-0

Electronic ISBN: 978-3-030-22368-7

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-22368-7_23
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