El método de descomposición de penalizaciones es un método eficaz y versátil para la optimización dispersa y se ha aplicado con éxito para resolver la detección comprimida, la regresión logística dispersa, la selección de covarianza inversa dispersa, la minimización de bajo rango, la restauración de imágenes, etc. Con el aumento de los parámetros de penalización, una secuencia de subproblemas de penalización requeridos que se resuelven por el método de descomposición de penalización puede consumir mucho tiempo. En este trabajo se propone una aceleración del método de descomposición de penalizaciones para el problema de optimización disperso. Para cada parámetro de penalización, este método sólo encuentra algunas soluciones inexactas para esos subproblemas. Los experimentos computacionales sobre una serie de instancias de prueba demuestran la eficacia y eficiencia del método propuesto para generar con precisión representaciones dispersas y redundantes de señales aleatorias unidimensionales.
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