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一类带有核范数的优化问题的梯度算法: 带有核范数的优化问题广泛应用于信号处理，模式识别，机器学习，系统控制等若干领域.由于核范数的非光滑性，传统的基于梯度的算法(牛顿法，共轭梯度法和投影梯度法等)求解这类问题就变的比较困难.本论文研究用基于梯度的算法求解带有...; 赵新斌; 关键词：凸优化问题奇异值分解共轭梯度法; 文献传递

矩阵秩优化问题的一种分离算法被引量：1: 2012年; 具有线性约束的最小矩阵秩优化问题在控制、信号处理、系统识别等领域都有着广泛的应用。在矩阵优化问题中,矩阵的秩能够反应数据的稀疏性,但由于矩阵秩函数的非凸性,矩阵秩优化问题一般解决起来比较困难。目前,矩阵核范数的应用对于解决矩阵秩优化问题提供了有效的工具。具有线性约束的最小核范数问题为最小秩问题最紧的凸松弛问题,对于最小核范数问题,如今已存在大量的算法,而可以解决最小化2个下半连续凸函数之和这一类优化问题的Douglas-Rachford分离技巧也同样可以用于此类问题的研究,运用此类技巧得到的算法具有良好的稳健性、有效性和收敛性。; 赵新斌单晓成

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赵新斌