Solve exactly an under determined linear system by minimizing least squares regularized with an 
penalty
- 15/11/11
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Abstract |
We analyze objectives 
combining a quadratic data-fidelity and a weighted 
penalty. Data d are generated using a full column rank 
matrix A with 
. We provide a detailed analysis of the minimization problem. We exhibit a criterion enabling to recover exactly an original vector 
with support shorter than 
as a strict (local) minimizer of 
where 
.
Résumé |
Nous analysons des objectifs 
combinant une fidélité aux données quadratique et une pénalisation 
. Les données d sont générées par une matrice A de dimension 
et de rang M où 
. Nous donnons une analyse détaillée du problème de minimisation. Nous établissons un critère permettant de retrouver un vecteur original 
dont la longueur du support ne dépasse pas 
comme un minimiseur (local) strict de 
où 
.
Plan
Vol 349 - N° 21-22
P. 1145-1150 - novembre 2011 Retour au numéro
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