On convergence of iterative thresholding algorithms to approximate sparse solution for composite nonconvex optimization

This paper aims to find an approximate true sparse solution of an underdetermined linear system. For this purpose, we propose two types of iterative thresholding algorithms with the continuation technique and the truncation technique respectively. We introduce a notion of limited shrinkage threshold...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Mathematical programming Jg. 211; H. 1-2; S. 181 - 206
Hauptverfasser:	Hu, Yaohua, Hu, Xinlin, Yang, Xiaoqi
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg Springer Nature B.V 01.05.2025
Schlagworte:	Algorithms Approximation Convergence Fines & penalties Linear systems Noise levels Noise tolerance Optimization algorithms Regularization Regularization methods Sparsity
ISSN:	0025-5610, 1436-4646
Online-Zugang:	Volltext
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