TensorRobustPrincipalComponentAnalysiswithANewTensorNuclearNorm是一种改进的张量鲁棒主成分分析方法，它通过引入一种新的张量核范数来提升传统方法的性能。该方法旨在处理高维数据中的稀疏噪声和低秩结构，特别适用于多维数据的恢复与分解任务。新的张量核范数能更有效地捕捉张量的全局低秩特性，同时保持计算效率。实验结果表明，该方法在多个应用场景中优于现有技术，尤其在处理大规模张量数据时表现出更强的鲁棒性和准确性。