RTRMC公司

RTRMC:Grassmann流形上通过预条件优化实现的低秩矩阵完备化。我们讨论了当大多数项未知时,恢复低秩大矩阵的数值问题。我们利用低秩约束的几何性质,将问题转化为单个Grassmann流形上的无约束优化问题。然后应用二阶黎曼信赖域法(rtrmc2)和黎曼共轭梯度法(RCGMC)求解。介绍了Hessian算法的一个预处理器,它有助于控制问题的条件化,并详细介绍了黎曼优化算法的预处理版本。每次迭代的成本在已知条目的数量上是线性的。在许多问题实例中,所提出的方法与最新算法相比具有竞争力。特别是,它们在矩形矩阵上表现良好。我们还注意到,二阶和预处理方法非常适合于求解条件恶劣的矩阵完成任务。


zbMATH参考文献(参考,1标准件)

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按年份排序(引用)
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