帕恩斯

ParNes：精确恢复稀疏信号和近似稀疏信号的快速收敛算法在本文中，我们针对lasso问题提出了一种算法nesta-lasso，即解具有1范数约束的欠定线性最小二乘问题。在限制等距性（rip）和稀疏条件的假设下，证明了nesta-lasso几乎总是局部线性收敛的。在beckeron算法中，我们采用了一种新的迭代算法。我们引入了一种对Nesterov方法的改进，它以一种可证明的最优方式定期更新prox中心。上述的线性收敛部分是由于这种修改。在本文的第二部分中，我们尝试使用nesta-lasso和van den-Berg和Friedlander在spgl1解算器中使用的Pareto寻根方法来解决基追踪去噪（bpdn）问题（即，将欠定最小二乘问题的最小1范数解近似）。产生的算法称为parnes。我们提供了数值证据来证明它与目前可用的解算器相当。