摘要：张量作为矩阵的一般化形式,具有强大的数据表达能力和应用场景。然而,在许多科学研究和实际应用中,由于采样的缺失或方法的限制,想要获得完整的张量是比较困难的。因此,张量补全是十分重要的研究问题。首先提出矩阵补全算法,该算法基于秩一矩阵的贪心搜索,并在Frank-Wolfe算法的基础上进行改进,将原问题转化为凸优化问题,然后将这个算法扩展至张量补全中,对张量的每一维度展开进行补全。数值实验表明该算法和已有算法相比有较好的结果。

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