SVD加速的线性Bregman算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：gouridzmhuiyouren

【摘要】

：

设计了求解稀疏优化模型的加速线性Bregman算法,该稀疏优化模型可以理解成基追踪模型的一个近似。设计的加速算法主要基于Lagrange对偶和SVD预条件方法两个技术。由Lagrange对偶理论可知,线性Bregman算法等价于梯度法极小化对偶问题的目标函数,由此可以推导出线性Bregman算法的收敛速度与矩阵A的条件数有关。据此,通过使用SVD预条件方法改善了A的条件数从而加快了线性Bregma

【作者】

：

孙涛张慧成礼智

【机构】

：

国防科学技术大学理学院数学与系统科学系

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2014年07期

【关键词】

：

基追踪 LAGRANGE对偶线性Bregman算法奇异值分解条件数优化 basis pursuit Lagrange dual theory linea

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61271014,61072118）

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