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实对称半正定矩阵恢复的Lagrange乘子修正算法  
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【英文篇名】 A modified method based on the augmented Lagrange multiplier method for the real symmetric positive semidefinite matrix recovery
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【作者】 马龙田; 王川龙;
【英文作者】 MA Long-tian; WANG Chuan-long; School of Mathematical Science; Shanxi University;
【作者单位】 山西大学数学科学学院;
【文献出处】 云南民族大学学报(自然科学版) , Journal of Yunnan Minzu University(Natural Sciences Edition), 编辑部邮箱 2016年 05期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 实对称半正定矩阵; 矩阵恢复; 不精确增广拉格朗日乘子算法; 特征值分解;
【英文关键词】 real symmetric positive semidefinite matrix; matrix recovery; inexact augmented Lagrange multiplier method; the eigenvalue decomposition;
【摘要】 基于不精确的增广拉格朗日乘子算法,针对实对称半正定矩阵恢复问题提出了一种修正算法.恢复后的矩阵保持稳定的实对称半正定性质.同时,证明了修正算法的收敛性,验证了修正算法对实对称半正定矩阵恢复具有更高的效率.
【英文摘要】 This paper proposes a modified method for the real symmetric positive semidefinite matrix recovery based on the Inexact Augmented Lagrange Multiplier Method. The recovered matrix keeps a feasible symmetric positive semidefinite structure. Meanwhile,it proves the convergence of the modified algorithm. Finally,it shows the modified algorithm is much more effective than the Inexact Augmented Lagrange Multiplier algorithm under some reasonable conditions through numerical experiments.
【基金】 国家自然科学基金(11371275)
【更新日期】 2016-10-26
【分类号】 O151.21
【正文快照】 0引言矩阵恢复理论已经对机器学习[1]、控制科学与工程[2]、图像修复[3]、计算机视觉[4]等诸多领域产生了重要影响,并引起了稀疏逼近,压缩传感等相关领域学者的广泛关注.矩阵恢复考虑如何从较大的但稀疏的误差中恢复出本质的数据矩阵.如果没有限制条件,矩阵恢复的解是无穷多的,

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