基于 q 比约束最小奇异值的稀疏恢复
信息论
2018-01-22 v1 math.IT
摘要
我们针对 Basis Pursuit、Dantzig selector 和 Lasso 估计器等稀疏恢复算法，依据新定义的测量矩阵质量度量族，研究可验证的充分条件与可计算的性能界。以高概率，只要测量数量足够大，针对亚高斯随机矩阵所发展的度量便远离零。与基于受限各向同性常数的性能分析相比，本文的论证更为简洁，且所得界更紧。数值实验用以阐明我们的理论结果。
引用
@article{arxiv.1801.06358,
title = {Sparse recovery based on q-ratio constrained minimal singular values},
author = {Zhiyong Zhou and Jun Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.06358},
year = {2018}
}