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UNLocboX是UnlocX项目的matlab凸优化工具箱的一部分。它由前向-后向、道格拉斯-拉赫福德和ppxa等最常用的算法组成。此外,为了非常有效地实现问题,可以使用所有最近的算子集合。


zbMATH中的参考文献(引用于

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  1. Abe,Jiro;Yamagishi,Masao;Yamada,Isao:整体凸性条件下的线性相关广义Moreau增强模型及其近端分裂算法(2020)
  2. Banert,Sebastian;Ringh,Axel;Adler,Jonas;Karlsson,Johan;Ozan,Ozan:数据驱动的非光滑优化(2020)
  3. Bertocchi,Carla;Chouzenoux,Emilie;Corbineau,Marie Caroline;Pesquet,Jean Christophe;Prato,Marco:图像恢复的近端内点方法的深度展开(2020)
  4. 多元线性化方法;多元线性化方法
  5. Bonettini,S.;Prato,M.;Rebegoldi,S.:使用前向-后向包络的不精确前向-后向算法的收敛性(2020)
  6. Bredies,Kristian;Holler,Martin:高阶全变分方法与推广(2020)
  7. Bernard Brogliato;Tanwani,Aneel:与单调集值算子耦合的动力系统:形式、应用、适定性和稳定性(2020)
  8. Chouzenoux,Emilie;Corbineau,Marie Caroline;Pesquet,Jean-Christophe:一种近端内点算法及其在图像处理中的应用(2020)
  9. 邓,赵;刘三阳:凸优化的惯性近端严格压缩和平曼-拉赫福德分裂法(2020)
  10. Erichson,N.Benjamin;Zheng,Peng;Manohar,Krithika;Brunton,Steven L.;Kutz,J.Nathan;Aravkin,Aleksandr Y.:通过变量投影进行稀疏主成分分析(2020年)
  11. 有限微分问题(marhidea,calvas),carvas-2020
  12. Ho,Lam Si Tung;Schaeffer,Hayden;Tran,Giang;Ward,Rachel:从具有异常值的弱相关数据中恢复多项式系数的保证(2020年)
  13. Hütter,Jan Christian;Mao,Cheng;Rigollet,Philippe;Robeva,Elina:Monge矩阵估计(2020)
  14. 蒋,范;吴忠明;蔡兴菊:线性约束凸优化的带最优不定近邻项的广义ADMM(2020)
  15. Johnstone,Patrick R.;Eckstein,Jonathan:Projective splitting with forward steps只需要连续性(2020)
  16. Khan,Muhammad Aqeel Ahmad;Cholamjiak,Prasit:Hadamard空间中不动点问题和凸优化问题的多步逼近(2020)
  17. Kim,Youngseok;Gao,Chao:基于图结构稀疏性的贝叶斯模型选择(2020)
  18. Lazarus,Carole;Mäz,Maximilian;Weiss,Pierre:纠正MR图像重建中ADC滤波的副作用(2020)
  19. Li,Housen;Schwab,Johannes;Antholzer,Stephan;Haltmeier,Markus:NETT:用深层神经网络求解反问题(2020)
  20. 林,薛磊;吴,迈克尔K.;赵锡乐:成像数据低阶张量完备的全变分张量分解与Tikhonov正则化(2020)

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