标题： 双平滑和水平集技术在变分矩阵分解中的应用 显示英文标题

标题： Dual Smoothing and Level Set Techniques for Variational Matrix Decomposition

摘要： 我们聚焦于鲁棒主成分分析（RPCA）问题，并回顾了该问题及其变体的一系列旧的和新的凸规划公式。然后，我们回顾了凸优化中的对偶平滑和水平集技术，提出了若干新的理论结果，并将这些技术应用于RPCA问题。在最后的部分，我们展示了针对模拟和真实世界问题的一系列数值实验。 显示英文摘要

摘要： We focus on the robust principal component analysis (RPCA) problem, and review a range of old and new convex formulations for the problem and its variants. We then review dual smoothing and level set techniques in convex optimization, present several novel theoretical results, and apply the techniques on the RPCA problem. In the final sections, we show a range of numerical experiments for simulated and real-world problems.