Computing Nonlinear Eigenfunctions via Gradient Flow Extinction

Unveröffentlicht / Preprint


Details zur Publikation

Autor(en): Bungert L, Burger M, Tenbrinck D
Jahr der Veröffentlichung: 2019
Sprache: Englisch


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, eg, in machine learning applications.


FAU-Autoren / FAU-Herausgeber

Bungert, Leon
Burger, Martin Prof. Dr.
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik
Tenbrinck, Daniel Dr.
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik

Zuletzt aktualisiert 2019-30-03 um 22:08