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基于同伦临近映射算法的低秩矩阵恢复
1
作者
班书宇
黄尉
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期1106-1111,共6页
文章提出的同伦临近映射(homotopy proximity mapping,HPM)算法可用于从信号的(噪声)线性测量中重建低秩信号或从观测数据中学习低秩线性模型。该算法在每次迭代时采用核范数的简单临近映射,并逐渐减小核范数的正则化参数。结果表明,HP...
文章提出的同伦临近映射(homotopy proximity mapping,HPM)算法可用于从信号的(噪声)线性测量中重建低秩信号或从观测数据中学习低秩线性模型。该算法在每次迭代时采用核范数的简单临近映射,并逐渐减小核范数的正则化参数。结果表明,HPM算法可在有噪测量下进行低秩矩阵恢复,且恢复结果表现为全局线性收敛。此外,更大的观测值可使HPM算法恢复更准确、收敛更快。
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关键词
压缩感知
矩阵恢复
同伦
临近
映射
(
hpm
)
线性收敛
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职称材料
题名
基于同伦临近映射算法的低秩矩阵恢复
1
作者
班书宇
黄尉
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期1106-1111,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62173121)。
文摘
文章提出的同伦临近映射(homotopy proximity mapping,HPM)算法可用于从信号的(噪声)线性测量中重建低秩信号或从观测数据中学习低秩线性模型。该算法在每次迭代时采用核范数的简单临近映射,并逐渐减小核范数的正则化参数。结果表明,HPM算法可在有噪测量下进行低秩矩阵恢复,且恢复结果表现为全局线性收敛。此外,更大的观测值可使HPM算法恢复更准确、收敛更快。
关键词
压缩感知
矩阵恢复
同伦
临近
映射
(
hpm
)
线性收敛
Keywords
compressed sensing
matrix recovery
homotopy proximity mapping(
hpm
)
linear convergence
分类号
O174.2 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于同伦临近映射算法的低秩矩阵恢复
班书宇
黄尉
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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