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探索非光滑复合优化新径:交替束方法的理论与实践
一、引言
1.1研究背景与动机
在现代科学与工程的众多领域中,非光滑复合优化问题占据着极为关键的地位,广泛应用于机器学习、信号处理、图像处理以及工程优化等多个方面。在机器学习领域,支持向量机(SVM)的训练问题可归结为非光滑复合优化问题。通过求解该优化问题,能够确定SVM的最优分类超平面,从而实现对数据的准确分类。在图像去噪任务里,常常需要最小化包含非光滑正则项(如全变差正则项)的目标函数,以此来恢复清晰的图像。在信号处理中的压缩感知领域,为了从少量观测数据中精确重构原始信号,通常会构建包含非光滑L1范数的优化模型。这些实际应用中的问
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