为什么等式（5）等于等式（6）？
Why equation (5) is equal to equation (6)?
我在网上找到这个material，我不明白为什么等式（5）是
等于等式（6）？如何扣除？
给定字典 D，向量 x 具有稀疏度 s，如果它可以
可以写成 s 列的线性组合
D. 一个重要的结果，它是所有稀疏表示的基础
分类框架是稀疏提供的保证
对于稀疏度有界的特征向量 x 的恢复结果
从上面通过一个取决于 D 的常数，x 可以通过
您应该阅读 Lagrange multiplier。这是最大化或最小化必须同时满足等式约束（而非不等式）的函数的简单方法。
这不是拉格朗日乘子的例子，两个方程不等价。然而，该论文并没有这样声明：文中说公式（5）是"modified"得到公式（6）。
使用拉格朗日乘数会导致两个方程的耦合系统。请注意公式 (6) 如何不严格执行约束 Dc=x，它只是最小化其残差。那不是一回事。 (6) 的解决方案 c 通常不会满足 Dc=x，而 (5) 的解决方案 c 总是必须根据定义满足它。
(6)实际上做的是用惩罚项表达约束。参数 lambda 表示对最小化 c 的 l1-范数与最小化约束残差 x - Dc.
的重视程度
所以，(5) 对允许值 c 施加了严格的限制，而 (6) 基本上说，"I've got these two things I'd both like to be somewhat small... find me a good compromise."
我在网上找到这个material，我不明白为什么等式（5）是 等于等式（6）？如何扣除？
给定字典 D，向量 x 具有稀疏度 s，如果它可以
可以写成 s 列的线性组合
D. 一个重要的结果，它是所有稀疏表示的基础
分类框架是稀疏提供的保证
对于稀疏度有界的特征向量 x 的恢复结果
从上面通过一个取决于 D 的常数，x 可以通过
您应该阅读 Lagrange multiplier。这是最大化或最小化必须同时满足等式约束（而非不等式）的函数的简单方法。
这不是拉格朗日乘子的例子，两个方程不等价。然而，该论文并没有这样声明：文中说公式（5）是"modified"得到公式（6）。
使用拉格朗日乘数会导致两个方程的耦合系统。请注意公式 (6) 如何不严格执行约束 Dc=x，它只是最小化其残差。那不是一回事。 (6) 的解决方案 c 通常不会满足 Dc=x，而 (5) 的解决方案 c 总是必须根据定义满足它。
(6)实际上做的是用惩罚项表达约束。参数 lambda 表示对最小化 c 的 l1-范数与最小化约束残差 x - Dc.
所以，(5) 对允许值 c 施加了严格的限制，而 (6) 基本上说，"I've got these two things I'd both like to be somewhat small... find me a good compromise."