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An alternating minimization method for robust principal component analysis 期刊论文
OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, 2019, 卷号: 34, 期号: 6, 页码: 1251-1276
作者:  Shen, Yuan;  Xu, Hongyu;  Liu, Xin
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Robust principal component analysis  symmetric low rank product minimization  singular value decomposition  alternating minimization  
A family of spectral gradient methods for optimization 期刊论文
COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, 2019, 卷号: 74, 期号: 1, 页码: 43-65
作者:  Dai, Yu-Hong;  Huang, Yakui;  Liu, Xin-Wei
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Unconstrained optimization  Steepest descent method  Spectral gradient method  R-linear convergence  R-superlinear convergence  
On the Nonergodic Convergence Rate of an Inexact Augmented Lagrangian Framework for Composite Convex Programming 期刊论文
MATHEMATICS OF OPERATIONS RESEARCH, 2019, 卷号: 44, 期号: 2, 页码: 632-650
作者:  Liu, Ya-Feng;  Liu, Xin;  Ma, Shiqian
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inexact augmented Lagrangian framework  nonergodic convergence rate  composite convex programming  
Extended ADMM and BCD for nonseparable convex minimization models with quadratic coupling terms: convergence analysis and insights 期刊论文
MATHEMATICAL PROGRAMMING, 2019, 卷号: 173, 期号: 1-2, 页码: 37-77
作者:  Chen, Caihua;  Li, Min;  Liu, Xin;  Ye, Yinyu
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Nonseparable convex minimization  Alternating direction method of multipliers  Block coordinate descent method  Iterate convergence  Random permutation