理论分析：
自然产生一个问题：求解凸优化问题是否能够得到真实的解？大部分针对单子空间的低秩模型，如MC、RPCA、带缺失数据的RPCA、Outlier Pursuit，都有相应的肯定回答，基本上都可以归纳为：如果Outlier是稀疏的且随机分布的、真实解矩阵是低秩的，则真实解矩阵是可以精确恢复的。需要指出的神奇之处是：精确恢复性与Outlier的大小无关，而是与其稀疏程度有关。
算法一、Iterative Thresholding( IT ) 和Proximal Gradient
Wright, J., Ganesh, A., Rao, S., Ma, Y.: Robust principal component analysis: Exact
recovery of corrupted low-rank matrices via convex optimization.
引入Soft-thresholding，
