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矩阵优化问题的数值算法

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
图目录第11页
表目录第11-12页
主要符号表第12-13页
1 绪论第13-23页
    1.1 矩阵优化问题的简介第13-15页
    1.2 矩阵优化问题的研究现状第15-21页
        1.2.1 矩阵秩优化问题的算法研究现状第16-17页
        1.2.2 半定二次规划逆问题的算法研究现状第17-20页
        1.2.3 阻尼陀螺特征值逆问题的算法研究现状第20-21页
    1.3 本论文的主要内容第21-23页
2 预备知识第23-31页
    2.1 变分分析中的基本概念和结论第23-25页
    2.2 矩阵分解的相关结论第25-26页
    2.3 对称矩阵谱函数的性质第26-28页
    2.4 算法的基本思想第28-31页
        2.4.1 交替方向算法第28-29页
        2.4.2 谱投影梯度算法第29页
        2.4.3 Majorization算法第29-31页
3 求解一类l_2~2-l_p~p矩阵极小化问题的光滑化Majorization方法第31-57页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 下界分析第32-37页
    3.3 光滑化模型第37-42页
    3.4 光滑化Majorization算法第42-48页
    3.5 数值实验第48-55页
        3.5.1 矩阵完整化问题第49-52页
        3.5.2 算法比较第52-55页
    3.6 本章小结第55-57页
4 求解一类半定二次规划逆问题的交替方向方法第57-75页
    4.1 引言第57页
    4.2 交替方向方法第57-71页
        4.2.1 子问题(4.8)的求解第60页
        4.2.2 子问题(4.9)的求解第60-65页
        4.2.3 求解子问题(4.28)的谱投影梯度算法第65-70页
        4.2.4 交替方向方法的停止准则第70-71页
    4.3 数值实验第71-74页
        4.3.1 算法ADM-ISDQP的测试第72页
        4.3.2 算法比较第72-74页
    4.4 本章小结第74-75页
5 求解一类阻尼陀螺特征值逆问题的增广Lagrange算法第75-103页
    5.1 引言第75-78页
    5.2 基于加速邻近梯度策略的增广Lagrange算法第78-84页
        5.2.1 求解子问题(P~v)的加速邻近梯度算法第81-83页
        5.2.2 关于停止准则ITER-stop和GARD-stop的讨论第83-84页
    5.3 收敛性结果第84-90页
    5.4 迭代复杂度分析第90-96页
    5.5 数值实验第96-102页
        5.5.1 求解子问题的线搜索算法第96-100页
        5.5.2 算法比较第100-101页
        5.5.3 求解结构化工程问题中阻尼陀螺特征值逆问题第101-102页
    5.6 本章小结第102-103页
6 结论与展望第103-105页
    6.1 结论第103页
    6.2 创新点第103-104页
    6.3 展望第104-105页
参考文献第105-111页
附录第111-115页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第115-117页
致谢第117-119页
作者简介第119页

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