密集子矩阵

Matlab代码sqrt-admmDSM 简介 该Matlab代码包解决最密集子矩阵问题，此问题是分析矩阵结构和复杂网络中的基础问题。代码通过一阶优化方法识别给定图形或矩阵中固定大小的最密集子矩阵，适用于处理协作和通信网络等实际应用。 功能 该代码包包含以下主要功能：- plantedsubmatrix.m：生成从特定大小的密集子矩阵采样的二进制矩阵。- densub.m：实现ADMM算法，用于放松求解子图和子矩阵问题。- mat_shrink.m：实现软阈值运算符，应用于densub.m的X更新步骤中的奇异值向量。 使用方法 随机矩阵：使用plantedsubmatrix函数生成包含噪声的随机矩阵。通过densub函数可以恢复植入的密集子矩阵。 真实数据：此代码也适用于真实世界的数据，如协作网络和通信网络。 请参阅教程以详细了解如何使用此代码包。 示例代码： % Initialize problem sizes

这段Matlab代码解决了图像矩阵中的Bundle调整问题，使用了Matlab函数“lsqnonlin”。主要过程包括随机生成平面上的点和平行移动的摄像机，计算每个点的2D图像投影，并通过引入高斯噪声优化点的3D坐标和摄像机的6D坐标。优化问题通过重投影误差的最小化来定义成本函数，支持Levenberg-Marquardt和Trust-Region-Reflective最小二乘算法。此代码学术研究中展示捆绑调整问题的特性和实现方法。在Matlab 2016a上编写和测试。

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