Resumen

La completación de matrices semidefinidas positivas (PSDMC) tiene como objetivo recuperar matrices semidefinidas positivas y de rango bajo a partir de un subconjunto de entradas de una matriz. Es ampliamente aplicable en muchos campos, como el análisis estadístico y el control de sistemas. Esta tarea se puede llevar a cabo resolviendo el modelo de mínimos cuadrados lineales regularizado por la norma nuclear con restricciones semidefinidas positivas. Aplicamos el método de multiplicadores de dirección alternativa ampliamente utilizado para resolver el modelo y obtener un algoritmo novedoso. La aplicabilidad y eficiencia del nuevo algoritmo se demuestran en experimentos numéricos. Los resultados de recuperación muestran que nuestro algoritmo es útil.

• Materias:Teoría de juegos Sistemas diferenciales Análisis de convergencia Materiales viscoelásticos Convección caótica
• Subjects:Game theory Differential systems Convergence analysis Viscoelastic materials Chaotic convection
• Palabras claves:Semidefinido positivo; Completación de matrices; Matrices de bajo rango; Norma nuclear; Método de los multiplicadores de dirección alternados; Algoritmo
• Keywords:Positive semidefinite; Matrix completion; Low-rank matrices; Nuclear norm; Alternating direction method of multipliers; Algorithm