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矩阵补全的模型、算法和应用研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
目录第11-14页
表格索引第14-15页
插图索引第15-16页
主要符号对照表第16-17页
第一章 绪论第17-47页
    1.1 矩阵补全的研究背景第17-19页
    1.2 预备知识第19-30页
    1.3 矩阵补全的研究现状第30-43页
        1.3.1 矩阵补全的模型第30-34页
        1.3.2 矩阵补全的理论结果第34-38页
        1.3.3 矩阵补全的算法第38-43页
    1.4 本文主要工作概述第43-47页
第二章 系数矩阵有信息缺失和噪声的鲁棒线性优化第47-65页
    2.1 引言第47-49页
    2.2 投入产出分析简介第49-50页
    2.3 系数矩阵有信息缺失的鲁棒线性优化第50-59页
        2.3.1 先补全再优化的两步法第51-52页
        2.3.2 新的鲁棒线性优化方法第52-55页
        2.3.3 基于 ADMM 求解模型(2–17)的方法第55-58页
        2.3.4 推广到矩阵分离第58-59页
    2.4 数值实验第59-63页
        2.4.1 随机例子第60-61页
        2.4.2 合成例子第61-63页
    2.5 本章小结第63-65页
第三章 用于高维协方差矩阵估计的非凸矩阵补全第65-89页
    3.1 引言第65-66页
    3.2 先补全再估计的两步法第66-69页
    3.3 信息缺失条件下的高维协方差矩阵估计第69-76页
        3.3.1 高维协方差矩阵估计的非凸模型第69-70页
        3.3.2 基于 ADMM 求解模型(3–10)的方法第70-72页
        3.3.3 基于 ADMM 求解模型(3–11)的方法第72-74页
        3.3.4 基于 ADMM 求解模型(3–12)的方法第74-76页
    3.4 收敛性及其证明第76-79页
    3.5 数值实验第79-88页
        3.5.1 低秩的随机例子第79-81页
        3.5.2 近似低秩的随机例子第81页
        3.5.3 带噪声的真实数据第81-88页
    3.6 本章小结第88-89页
第四章 用于生命周期分析和投入产出分析的非负矩阵补全第89-105页
    4.1 引言第89-91页
    4.2 在 LCA 和 IOA 中矩阵补全的可应用性第91-92页
        4.2.1 LCA 和混合 LCA第91页
        4.2.2 投入产出分析第91-92页
    4.3 非负矩阵补全第92-97页
        4.3.1 非负矩阵补全的模型第92-93页
        4.3.2 基于 ADMM 求解模型(4–4)的方法第93-95页
        4.3.3 基于 ADMM 求解模型(4–5)的方法第95-97页
    4.4 数值实验第97-100页
        4.4.1 无噪声情况下的数值实验第97-99页
        4.4.2 有噪声情况下的数值实验第99-100页
        4.4.3 应用于温室气体评估第100页
    4.5 本章小节第100-105页
第五章 非负矩阵补全的几种方法第105-119页
    5.1 引言第105-106页
    5.2 基于 ADMM 非负矩阵补全的方法第106-112页
        5.2.1 非负矩阵补全的模型第106页
        5.2.2 基于 ADMM 求解模型(5–1)的一种精确方法第106-108页
        5.2.3 基于 ADMM 求解模型(5–1)的另一种精确方法第108-110页
        5.2.4 基于 ADMM 求解模型(5–1)的一种非精确方法第110-112页
    5.3 数值实验第112-116页
        5.3.1 算法的参数和执行中的注意事项第113-115页
        5.3.2 随机矩阵补全的例子第115-116页
        5.3.3 随机近似低秩的例子第116页
    5.4 本章小节第116-119页
全文总结第119-121页
参考文献第121-131页
致谢第131-133页
攻读学位期间完成的学术论文目录第133页

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