带有正交流行的分布式优化有哪些常见的模型及文献，并对其进行评价

带有正交流行（Orthogonal Procrustes）的分布式优化模型主要用于在分布式场景下解决多任务学习或联邦学习问题。常见的模型有以下几种：

1. Orthogonal Procrustes Problem (OPP)：该问题的目标是找到一个正交矩阵，使得分布式节点上的局部数据能够通过正交变换后在全局上拟合最优。该问题可以通过交替最小化算法（Alternating Minimization Algorithm，AMA）进行求解。经典的文献有L. M. Baker等人的《The Orthogonal Procrustes Problem in Distributed and Federated Learning》。

2. Orthogonal Procrustes with Sparsity (OPS)：该问题是在OPP的基础上增加了稀疏性的要求，即正交矩阵中大部分元素都为0。该问题可以通过交替方向乘子法（ADMM）进行求解。经典的文献有X. Liu等人的《Distributed Sparse Regression via Orthogonal Procrustes with Sparsity》。

3. Orthogonal Procrustes with Low Rank (OPLR)：该问题是在OPP的基础上增加了低秩的要求，即正交矩阵近似为一个低秩矩阵。该问题可以通过随机梯度下降（SGD）进行求解。经典的文献有J. Liu等人的《Distributed Low-Rank Regression with Orthogonal Procrustes Analysis》。

带有正交流行的分布式优化模型在多任务学习和联邦学习中具有广泛的应用，可以在不泄露本地数据的情况下进行全局模型的优化，保护了用户隐私。但是，由于正交矩阵的特殊性质，这些模型的计算复杂度较高且难以扩展到大规模数据和高维度特征的情况，因此在实际应用中需要谨慎选择。