简介：在这篇论文，我们学习保存的强壮的稳定性(SSP)推迟的修正时间discretization方法的一个班的性质，为解决，method-of-fines策划接近夸张部分微分方程。
简介：最近，矩阵因式分解模型实质上在处理大规模等级最小化问题吸引增加的注意，它是一个nonconvex最小化问题。明确地，它是一个二次的最少的广场问题并且因而一个四次的多项式优化问题。在这份报纸，我们介绍SNIG的一个概念(“秒顺序必要optimality暗示全球optimality”)代表性质的状况矩阵因式分解模型的静止的点必须是的任何秒顺序全球minimizer。SNIG条件抓住在下面被介绍的一些情形。而且，当SNIG条件可以失败时，我们由一个例子说明。
简介：直角的多匹配的追求(OMMP)是直角的匹配追求(OMP)的自然扩展.We作为M1是一个整数的OMMP(M)与参数M表示OMMP。OMP和OMMP(M)之间的主要差别是OMMP(M)每重复选择M原子，当OMP仅仅把一个原子加到最佳的原子集合时。在这份报纸，我们学习直角的多匹配的追求的表演在下面裂开。特别地，我们看那测量矩阵A是否满足(25年代，1/10)有12能恢复的M0=的-RIP,OMMP(M0)在s重复以内的s稀少的信号。我们而且证明OMMP(M)能为M的一个大班在O(s/M)重复以内恢复s稀少的信号。[从作者抽象]
STRONG STABILITY PRESERVING PROPERTY OF THE DEFERRED CORRECTION TIME DISCRETIZATION
SNIG PROPERTY OF MATRIX LOW-RANK FACTORIZATION MODEL
THE PERFORMANCE OF ORTHOGONAL MULTI-MATCHING PURSUIT UNDER THE RESTRICTED ISOMETRY PROPERTY
