上将

最小秩近似的原子分解。在本文中,我们处理低秩矩阵的压缩感知,将反问题作为一个具有指定目标秩的逼近问题。然后对目标秩进行简单搜索,得到满足给定数据近似界的最小秩解。我们提出了一种原子分解,在稀疏向量和低秩矩阵的简约表示之间提供了一种类比,并将有效的贪婪算法从向量扩展到矩阵情形。特别地,我们提出了一种高效且有保证的最小秩近似原子分解算法,它将Needell和Tropp的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法从稀疏向量扩展到低秩矩阵情形。利用秩受限等距性(R-RIP)给出了性能保证,并对一般噪声测量和近似低秩解的近似解的迭代次数和误差进行了限定。在矩阵完备问题中,使用稀疏测量算子,ADMiRA中的计算在测量数量上是线性的。对矩阵完备化问题的数值实验表明,虽然R-RIP在这种情况下并不满足,但ADMINRA是一种竞争性的矩阵补全算法。


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按年份排序(引用)
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