带偏差最大化的Lawson-Hanson算法：有限收敛与稀疏恢复
数值分析
2023-09-12 v3 数值分析
摘要
在这项工作中，我们将一种称为“偏差最大化”的新列选择策略应用于求解非负最小二乘（NNLS）的Lawson-Hanson算法，设计出一种我们称之为带偏差最大化的Lawson-Hanson（LHDM）的新算法。该算法可利用BLAS-3操作，从而带来更高的性能。我们证明了该算法的有限收敛性，并探讨了LHDM的稀疏恢复能力。结果通过大量的实验展示，我们将其性能与若干-最小化求解器进行比较。所提算法的实现可在公共代码库中获取。
引用
@article{arxiv.2108.05345,
title = {The Lawson-Hanson Algorithm with Deviation Maximization: Finite Convergence and Sparse Recovery},
author = {Monica Dessole and Marco Dell'Orto and Fabio Marcuzzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05345},
year = {2023}
}
备注
30 pages