본 논문은 텐서 핵노름과 Ky Fan p-k 노름 비율을 활용하여 저랭크 텐서 완성을 다룹니다. 제안 모델은 텐서 투발 랭크를 정확하게 근사하는 데 효과적이며, 특정 파라미터 설정 시 기존 텐서 핵노름 기반 모델로 단순화됩니다.
Ky Fan p-k 역수 노름의 근접 연산자를 유도하고, 수렴이 보장되는 ADMM 알고리즘을 개발했습니다. 텐서 null space 속성(NSP)을 활용하여 저랭크 텐서가 지역 최소값을 이룬다는 것을 증명했습니다.
합성 및 실제 데이터셋 실험 결과, 제안 방법은 기존 경쟁 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.