记得在前阵一个QQ技术交流群一位朋友提过这个方法。最近看到一个相关资料，了解点皮毛。
针对以下形式的L1范数优化问题：
如果稀疏字典不可逆，这在压缩感知中常见的（样本个数小于信号维度）。在传统的稀疏表示中，如果稀疏表示字典很多也是不可逆的（过完备字典），即：
首先代换求解变量：
然后引入Bregman项，得到splitting Bregman （
简称SB。
）形式：
）形式：
解SB优化模型的一种方法（迭代，更新b）：
SB优化模型是等价于增强的拉格朗日形式的min-max问题：
即SB优化模型是增强性拉格朗日形式最小化问题的一个稳健的解。
此外，此方法字典可逆时，对一些特殊结构的L1范数优化，存在快速解法。
最后
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