(最优化理论与方法)第一章最优化简介 |
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一:什么是稀疏优化二:范数(1)
l
0
l_{0}
l0范数(2)
l
1
l_{1}
l1范数和
l
2
l_{2}
l2范数
三:稀疏优化例子四:低秩矩阵恢复
考虑下面线性方程组的求解问题,其中 x ∈ R n , b ∈ R m x\in \R^{n},b\in \R^{m} x∈Rn,b∈Rm,矩阵 A ∈ R m × n A\in \R^{m×n} A∈Rm×n,且向量 b b b的维数远小于向量 x x x的维数,也即 m m m |
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