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Claudio Verdun, M.Sc.

  • Tel.: +49 (89) 289 - 17989
  • claudio.verdun(at)tum.de

Sie finden mich außer am Lehrstuhl für Theoretische Informationstechnik (Prof. Boche) in der Innenstaddt (Thereseinstraße 90, Gebäude N4 / 4. OG, Zimmer N4408) auch beim Lehrstuhl Angewandte Numerische Analysis und Optimierung und Data Analysis (Prof. Krahmer am TU-Standort Garching)

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2021

  • C. Kümmerle, C.M. Verdun, D. Stöger: Iteratively Reweighted Least Squares for ℓ1-minimization with Global Linear Convergence Rate. Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems , 2021NeurIPS 2021 mehr…
  • C. M. Verdun, T. Fuchs, P. Harar, D. Elbraechter, D.S. Fischer, J. Berner, P. Grohs, F.J. Theis, F. Krahmer: Group Testing for SARS-CoV-2 Allows for Up to 10-Fold Efficiency Increase Across Realistic Scenarios and Testing Strategies. Frontiers in Public Health (Open Access), 2021, 1205 mehr… Volltext ( DOI )

2020

  • C. Kümmerle, C.M. Verdun: Escaping Saddle Points in Ill-Conditioned Matrix Completion with a Scalable Second Order Method. 37th International Conference on Machine Learning, 2020ICML 2020 mehr…

2019

  • C. Kümmerle, C.M. Verdun: Completion of Structured Low-Rank Matrices via Iteratively Reweighted Least Squares. 13th International Conference on Sampling Theory and Applications , IEEE, 2019SampTA 2019 mehr…

2018

  • C. Kümmerle, C. M. Verdun: Denoising and Completion of Structured Low-Rank Matrices via Iteratively Reweighted Least Squares. iTWIST: international Traveling Workshop on Interactions between low-complexity data models and Sensing Techniques, 2018arXiv:1811.07472 mehr…