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压缩感知邻域中的带限制性等距常数(英文)
1
作者
章瑞
李松
《数学进展》
CSCD
北大核心
2018年第6期801-812,共12页
众所周知,带限制性等距常数是压缩感知领域中的核心概念.在压缩感知理论发展的十几年历史中,几乎所有的重要理论结果都与这个概念密切相关.此文主要是总结近十余年来带限制性等距常数的若干重要结果,特别是最佳上界的发现.我们首先表明...
众所周知,带限制性等距常数是压缩感知领域中的核心概念.在压缩感知理论发展的十几年历史中,几乎所有的重要理论结果都与这个概念密切相关.此文主要是总结近十余年来带限制性等距常数的若干重要结果,特别是最佳上界的发现.我们首先表明许多具有最少行数的随机矩阵满足这个性质,而一些确定性矩阵也满足这个性质.但是与随机矩阵相比,确定性矩阵的行数要明显多.其次,我们给出了刻画l_1优化模型范数最小解与最稀疏解等价性的最佳带限制性等距常数,对于l_p(0<p <1)优化模型也得到了类似结果.最后,我们延拓这些结果到低秩矩阵恢复以及在字典表示下具有稀疏信号恢复的情形.
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关键词
压缩感知
带限制性等距常数
l1优化
lp优化
原文传递
题名
压缩感知邻域中的带限制性等距常数(英文)
1
作者
章瑞
李松
机构
香港科技大学数学系
浙江大学数学科学学院
出处
《数学进展》
CSCD
北大核心
2018年第6期801-812,共12页
基金
Supported by the Key Project of NSFC(No.11531013)
文摘
众所周知,带限制性等距常数是压缩感知领域中的核心概念.在压缩感知理论发展的十几年历史中,几乎所有的重要理论结果都与这个概念密切相关.此文主要是总结近十余年来带限制性等距常数的若干重要结果,特别是最佳上界的发现.我们首先表明许多具有最少行数的随机矩阵满足这个性质,而一些确定性矩阵也满足这个性质.但是与随机矩阵相比,确定性矩阵的行数要明显多.其次,我们给出了刻画l_1优化模型范数最小解与最稀疏解等价性的最佳带限制性等距常数,对于l_p(0<p <1)优化模型也得到了类似结果.最后,我们延拓这些结果到低秩矩阵恢复以及在字典表示下具有稀疏信号恢复的情形.
关键词
压缩感知
带限制性等距常数
l1优化
lp优化
Keywords
compressed sensing
restricted isometry property
l1-minimization
lp- minimization
分类号
O236 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
压缩感知邻域中的带限制性等距常数(英文)
章瑞
李松
《数学进展》
CSCD
北大核心
2018
0
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