D-SLR：不相交行稀疏加低秩分解压缩矩阵
原文标题：D-SLR: The Disjoint Row-Sparse plus Low-Rank Decomposition
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论文提出 D-SLR 分解，作为截断 SVD 的闭式替代方案，将矩阵行分为逐字存储或低秩近似两类，互不重叠。在平方误差下该限制不增加成本，且算法仅需三次 SVD 计算，无需调参，在 LLM 嵌入表等真实数据上验证了压缩增益。
- 问题
- 矩阵压缩默认用截断 SVD，叠加行稀疏分量常需迭代求解与调参。
- 方法
- D-SLR 将行分为逐字存储或低秩近似且互不重叠，给出闭式解，仅需三次 SVD、无需调参，并给出误差下界证书。
- 结果
- 在 LLM 嵌入表、网络流量、高光谱图像等真实数据上验证压缩增益，未给出统一量化数字。
- 影响
- 可作为截断 SVD 的直接替代，降低嵌入表等大矩阵的存储成本且无需调参。
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