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Accelerated low rank matrix approximate algorithms for matrix completion

机译:用于矩阵完成的加速低秩矩阵近似算法

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摘要

In this paper, we propose two accelerated algorithms for the low-rank approximate method in Wang et al. (0000) for matrix completion. The main idea is to use the successive over-relaxation technique. Based on the successive over-relaxation method for the feasible matrices or projection matrices, the low-rank matrix approximate method is modified and accelerated. Meanwhile, we discuss the convergence of the over-relaxation algorithm for the feasible matrix. Finally, the numerical experiments show them to be effective. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:在本文中,我们针对Wang等人的低秩近似方法提出了两种加速算法。 (0000)用于矩阵完成。主要思想是使用连续过度松弛技术。基于可行矩阵或投影矩阵的连续过度松弛方法,对低秩矩阵近似方法进行了修改和加速。同时,我们讨论了可行矩阵的过松弛算法的收敛性。最后,数值实验表明它们是有效的。 (C)2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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