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Person ::
Stöger, Jun.-Prof. Dr. Dominik

Fakultät/Fachbereich:Mathematisch-Geographische Fakultät > Mathematik
Lehrstuhl/Institution:Juniorprofessur für Data Science
Position/Funktion:Juniorprofessor/in
Fakultät/Fachbereich:Mathematisch-Geographische Fakultät > Mathematik
Lehrstuhl/Institution:Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS)
Adresse:Katholische Universtität Eichstätt-Ingolstadt
Ostenstraße 26
85072 Eichstätt
Telefon:+49 8421 93-23317
E-Mail-Adresse:dominik.stoeger@ku.de
Webseite:https://www.ku.de/mgf/mathematik/lehrstuehle-profe...
ORCID:0000-0002-0543-9456
Google Scholar Profil:https://scholar.google.com/citations?hl=de&user=-aLITVUAAAAJ
Weitere Profilseiten:http://dominiksto.github.io/
Open Access
Volltext
Krahmer, Felix ; Stöger, Dominik:
On the convex geometry of blind deconvolution and matrix completion.
In: Communications on pure and applied mathematics. 74 (2020) 4. - S. 790-832.
ISSN 0010-3640 ; 1097-0312
10.1002/cpa.21957
(Peer-Review-Journal)
Volltext
Jung, Peter ; Krahmer, Felix ; Stöger, Dominik:
Blind demixing and deconvolution at near-optimal rate.
In: IEEE transactions on information theory. 64 (2018) 2. - S. 704-727.
ISSN 0018-9448 ; 1557-9654
10.1109/TIT.2017.2784481
(Peer-Review-Journal)
Open Access
Volltext
Stöger, Dominik ; Soltanolkotabi, Mahdi:
Small random initialization is akin to spectral learning : Optimization and generalization guarantees for overparameterized low-rank matrix reconstruction.
In: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021). - 2021
(Begutachteter Beitrag / peer-reviewed paper)
Open Access
Volltext
Kümmerle, Christian ; Mayrink Verdun, Claudio ; Stöger, Dominik:
Iteratively Reweighted Least Squares for Basis Pursuit with Global Linear Convergence Rate.
In: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021). - 2021
(Begutachteter Beitrag / peer-reviewed paper)
Open Access
Volltext
Krahmer, Felix ; Stöger, Dominik:
Complex phase retrieval from subgaussian measurements.
In: The journal of Fourier analysis and applications. 26 (20. November 2020) 6: 89. - 27 S.
ISSN 1069-5869 ; 1531-5851
10.1007/s00041-020-09797-9
(Peer-Review-Journal)

2024

2023

2022

  • Open Access
    Volltext
    Fuchs, Tim ; Gross, David ; Jung, Peter ; Krahmer, Felix ; Kueng, Richard ; Stöger, Dominik:
    Proof Methods for Robust Low-Rank Matrix Recovery.
    In: Kutyniok, Gitta ; Rauhut, Holger ; Kunsch, Robert J. (Hrsg.): Compressed Sensing in Information Processing. - Cham : Birkhäuser, 2022. - S. 37-75. - (Applied and Numerical Harmonic Analysis)
    ISBN 978-3-031-09744-7
    ISSN 2296-5009
    10.1007/978-3-031-09745-4_2
    (Begutachteter Beitrag / peer-reviewed paper)

2021

2020

2019

2018

2017

2016

  • Volltext
    Stöger, Dominik ; Jung, Peter ; Krahmer, Felix:
    Blind deconvolution and compressed sensing.
    In: 4th International Workshop on Compressed Sensing Theory and its Applications to Radar, Sonar and Remote Sensing (CoSeRa). - Aachen, 2016. - S. 24-27
    ISBN 978-1-5090-2920-4
    (Begutachteter Beitrag / peer-reviewed paper)
Eingestellt am: 03. Jan 2022 09:25
Letzte Änderung: 17. Nov 2023 09:28
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