Hankel low-rank matrix completion: performance of the nuclear norm relaxation

Konstantin Usevich 1 Pierre Comon 1
1 GIPSA-CICS - CICS
GIPSA-DIS - Département Images et Signal
Résumé : La complétion de données manquantes dans des matrices structurées sous contrainte de rang est un problème d'optimisation non convexe. Une relaxation convexe a été récemment proposée et est basée sur la minimisation de la norme nucléaire (somme des valeurs singulières). Il reste à prouver que ces deux problèmes d'optimisation conduisent bien à la même solution. Dans cette contribution, nous étendons les résultats existants pour des matrices Hankel réelles particulières à des matrices Hankel générales complexes.
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IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, IEEE, 2016, 〈10.1109/JSTSP.2016.2535182〉
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Contributeur : Konstantin Usevich <>
Soumis le : mercredi 17 février 2016 - 17:03:09
Dernière modification le : lundi 11 juillet 2016 - 11:32:07

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Konstantin Usevich, Pierre Comon. Hankel low-rank matrix completion: performance of the nuclear norm relaxation. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, IEEE, 2016, 〈10.1109/JSTSP.2016.2535182〉. 〈hal-01130631v3〉

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