低秩矩阵恢复的非凸松弛模型的理论与数值求解方法

项目名称： 低秩矩阵恢复的非凸松弛模型的理论与数值求解方法

项目编号： No.11201332

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 张颖

作者单位： 天津大学

项目金额： 22万元

中文摘要： 低秩矩阵恢复（LMR）作为一个快速发展的研究领域，在协同过滤、机器学习、控制、遥感和计算机视觉等方面都具有很重要的应用。低秩矩阵恢复的核心环节是如何快速、有效地求解一个非凸非光滑的优化问题。本项目将考察秩函数用p范数（0

中文关键词： 低秩矩阵恢复；非凸优化；精确恢复条件；稀疏优化；

英文摘要： Low-rank matrix recovery (LMR) is a quickly developing research area with a growing list of applications such as collaborative filtering, machine learning, control, remote sensing, and computer vision. The key point of low-rank matrix recovery is how to s

英文关键词： Low rank matrix recovery；non-convex programming；exact recovery condition；sparse optimization；