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原创 论文阅读：关于非凸函数分布式压缩感知，分布式分的老彻底了

后面的惩罚项就是“联合稀疏度量”，类比 L2,1 范数就好理解了。然而这个形式表明每个 agent v 都需要获取所有参与者的信息，然后同步优化。进一步，agent 之间只能传递最优 0 1 近似（要么是0要么是1），上述优化问题进一步被转换为。这种优化问题的解法是在 g 的附近采用一阶线性近似求解，这是一个常规手段，表示如下。这个问题中包含加权 0 范数的求解，现有的方法不好应用，考虑。后面那一坨是 v 邻居的 0 1 近似的平均值，的信息，替换全局信息，则上述优化问题变为。如果 z <= w ,