摘要
张肌正规分解(是的shortedCANDECOMP/PARAFAC或CP)作为等级一个张肌的和分解张肌，它在信号处理发现众多的应用，hypergraph分析，数据分析，等等。轮流出现最少平方(ALS)是为解决它的最流行的数字算法之一。当为提高它的效率有大量努力时，一般来说，它的集中不能被保证。在这份报纸，我们合作从优化的ALS和信任区域技术回答产生轮流出现的trust-region-based最少平方(TRALS)为CP的方法。在温和假设下面，我们证明TRALS产生的整个反复的顺序收敛到CP的一个静止的点。这因此提供一个合理方法减轻沼泽地，ALS的臭名昭著的现象减慢算法的速度。而且，信任区域本身，与轮流出现的规则化相对照最少平方(RALS)方法，在选择参数提供一个自我适应的方法，它为算法的效率是必要的。我们的理论结果因此是比RALS在的强壮的[26]，它仅仅证明RALS产生的反复的顺序的簇点是一个静止的点。以便加速新算法，我们采用一个推测计划。我们从chemometrics，BCM分解和等级把我们的算法用于氨基酸荧光数据分解--(Lr，Lr，1)分解从信号处理产生，并且把它与ALS和RALS作比较。数字结果证明TRALS比ALS和RALS优异，两个从重复和中央处理器的数字预定观点。
出版日期
2018年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
