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求解张量最小二乘问题的LSQR方法。 (英语) Zbl 1477.65067号

小结:在本文中,我们有兴趣找到张量最小二乘最小化问题(min_{mathcal{X}}\left\|mathcal}\times_1A^{(1)}\times_2A^{(2)}\times_3\cdots\times_NA^{{(N)}-\mathcal{G}\right\|\)的近似解,其中(mathcal\G}\In\mathbb{R}^{J_1 \times J_2\times\cdots\times J_N}\)和(A^{(i)}\ in \mathbb{R}^{J_i\timesI_i}\)\((i=1,\ldots,N)\)是已知的,并且(\mathcal{X}\ in \ mathbb}R}^{i_1\ timesI_2\ times\cdots\timesI_N}\)是待近似的未知张量。我们的方法基于两个步骤。首先,我们将CP或HOSVD分解应用于右侧张量(mathcal{G})。其次,我们对每个系数矩阵(A^{(i)})((i=1,\ldots,N))进行了著名的Golub-Kahan双对角化,得到了一个简化的张量最小二乘最小化问题。这类方程可能会出现在彩色图像和视频恢复中,如下所述。通过数值试验验证了该方法的有效性。

MSC公司:

65层20 超定系统伪逆的数值解
15A69号 多线性代数,张量微积分
65K10码 数值优化和变分技术
68单位10 图像处理的计算方法
94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
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