用于行稀疏与低秩矩阵恢复的黎曼阈值方法
最优化与控制
2022-10-03 v2 数值分析
数值分析
摘要
在本文中，我们提出了迭代硬阈值（IHT）方法的改进版本，用于恢复联合行稀疏且低秩的矩阵。特别地，考虑了一种黎曼版本的 IHT，在秩一测量算子的情况下显著降低了梯度投影的计算成本，这在盲去卷积中有具体应用。实验结果表明，对于高斯和秩一测量实现了近最优恢复，并且自适应步长带来了关键改进。针对未知稀疏性的特殊情况，推导了一种黎曼近端梯度方法。
引用
@article{arxiv.2103.02356,
title = {Riemannian thresholding methods for row-sparse and low-rank matrix recovery},
author = {Henrik Eisenmann and Felix Krahmer and Max Pfeffer and André Uschmajew},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02356},
year = {2022}
}