SVD加速的线性Bregman算法

• 作者: 孙涛 张慧 成礼智
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 基追踪 Lagrange对偶 线性Bregman算法 奇异值分解 条件数 优化
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 2001-2003
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.07.018

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Bregman算法,还考虑了Ax=b不相容的情况,通过等价变换和SVD技术极大地降低了对偶问题的规模,从而设计出有效的加速算法.最后模拟了两个数值实验,验证了算法在速度上的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成礼智	国防科学技术大学理学院数学与系统科学系	44	510	13.0	21.0
2	张慧	国防科学技术大学理学院数学与系统科学系	7	18	2.0	4.0
3	孙涛	国防科学技术大学理学院数学与系统科学系	1	0	0.0	0.0