行列ランク最小化問題の緩和のための一般慣性平滑化近位勾配アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Zhang Jie; Yang Xinmin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205036179363 整理番号：22P0332591

行列ランク最小化問題の緩和のための一般慣性平滑化近位勾配アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

General inertial smoothing proximal gradient algorithm for the relaxation of matrix rank minimization problem

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発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

YuとZhang(Comput.Optim.Appl.1-20,2022)により提案された行列ランク最小化問題の正確な連続緩和モデルを考察した。慣性技術によって動機づけられて,著者らはこの種の問題のために一般的慣性平滑化近位勾配アルゴリズム(GIMSPG)を提案した。任意の蓄積点の特異値は共通の支持集合を持ち,非ゼロ特異値は統一した下限を持つことを示した。さらに,蓄積点のゼロ特異値を有限反復内で達成できた。さらに,GIMSPGアルゴリズムにより生成されたシーケンスの累積点は,柔軟なパラメータ制約下の連続緩和モデルの揚力定常点であることを証明した。最後に,ランダムデータと画像データに関する数値実験を行い,GIMSPGアルゴリズムの効率性を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , 図形・画像処理一般

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