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1.
加权
l1最小化是稀疏优化的主流方法之一。本文对带非负约束的
l0最小化问题与加权
l1最小化问题的解之间的关系进行了研究,给出了加权
l1最小化问题的约束矩阵和目标函数的系数是"
s-权优"的定义,并通过该定义给出了加权
l1最小化问题的解是带非负约束的
l0最小化问题的解的条件。进一步,本文给出了"
s-权优"的充分条件及其具体表示形式,并对其上下界进行了可计算的有效估计。
相似文献
2.
加权
l1最小化是稀疏优化的主流方法之一。本文对带非负约束的
l0最小化问题与加权
l1最小化问题的解之间的关系进行了研究,给出了加权
l1最小化问题的约束矩阵和目标函数的系数是"
s-权优"的定义,并通过该定义给出了加权
l1最小化问题的解是带非负约束的
l0最小化问题的解的条件。进一步,本文给出了"
s-权优"的充分条件及其具体表示形式,并对其上下界进行了可计算的有效估计。
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