本文针对目标函数可分离的低Tucker秩张量补全问题的核范数模型,提出了一种新的随机算法.在新算法中,每一步的迭代随机地选取张量的一种模展开进行补全,从而有效地减少了张量的全部模展开补全带来的巨大计算量,大大提高了计算效率.随后,在一定的假设条件下,证明了新算法的收敛性.最后,通过随机张量补全与图像修复的数值试验表明新算法的有效性.
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