摘要：增廣Lagrange乘子算法是求解矩陣壓縮恢復(fù)的一種有效迭代方法.為了有效求解Toeplitz矩陣壓縮恢復(fù)模型,本文提出了兩種中值修正的增廣Lagrange乘子算法.在新算法中,對(duì)增廣Lagrange乘子算法每步產(chǎn)生的迭代矩陣進(jìn)行中值修正并保證其Toeplitz結(jié)構(gòu).新算法不僅減少了奇異值分解所用的時(shí)間和CPU時(shí)間,而且獲得更精確的迭代矩陣.同時(shí),本中還詳細(xì)給出了兩種新算法的收斂性分析.最后通過(guò)數(shù)值例子驗(yàn)證了新算法的可行性和有效性,并展示了新算法在計(jì)算時(shí)間和精度方面比增廣Lagrange乘子算法更有優(yōu)勢(shì).