Аннотация:
Рассматривается задача восстановления разреженного $N$-мерного вектора с помощью существенно меньшего чем $N$ числа линейных измерений. Эта задача стала популярной менее 10 лет назад под названием Compressed Sensing. Было показано, что наилучшее приближение в метрике $L_1$ дает
при определенных предположениях решение исходной задачи. Однако насколько это решение хорошо — до сих пор не ясно. В докладе будут описаны основные известные результаты в этом направлении, установлена связь с задачами теории кодирования и предложены некоторые нерешенные задачи.