【摘 要】
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<正>1引言本文讨论的两个可分离算子的线性约束凸优化问题是min{θi（x）+θ2（y）|Ax+By=b,x∈X,y∈y},（1.1）其中A∈Rm×n1,B∈Rm×n2,b∈Rm;X?Rn1,y?Rn2是闭凸集;θ1（x）:Rn1→R和θ2（y）:R
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11471156,91530115)
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<正>1引言本文讨论的两个可分离算子的线性约束凸优化问题是min{θi（x）+θ2（y）|Ax+By=b,x∈X,y∈y},（1.1）其中A∈Rm×n1,B∈Rm×n2,b∈Rm;X?Rn1,y?Rn2是闭凸集;θ1（x）:Rn1→R和θ2（y）:Rn2→R是（不一定光滑的）凸函数.这类问题大量出现在图像处理,机器学习等稀疏优化领域[2].乘子交替方向法（Alternating Directions Method of Multipliers）,简称ADMM,通常称之为交替方向法,最初由Glowinski等为偏微分方程数值求解在[7,8],中
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