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凸组合二次规划的块对称高斯-赛德尔分解定理及其应用。 (英语) Zbl 1412.90086号

摘要:对于对称半正定线性方程组(mathcal{Q}{{x}}={{b}}}),其中({x}}=(x_1,\ldots,x_s))被分为(s)块,用(s\ge2)证明了经典块对称高斯赛德尔(sGS)方法的每个循环都精确地解出了相关的二次规划(QP)问题,但添加了一个额外的最近项形式\(\ frac{1}{2}\Vert{{x}}-{x}^k\Vert_\mathcal{T}^2),其中\(\ mathcal}T}\)是与\(\ mathcal{Q}\)的sGS分解相关的对称正半定矩阵,\({x}{k\)是前面的迭代。通过利用与优化的这种联系,我们能够用(x_1)中额外的可能非光滑项,即,(min\{p(x_1)+frac{1}{2}\langle{x}},,,mathcal{Q}{x}{rangle-\langle}{b}}}}、,{x}},来扩展求解凸复合QP(CCQP)的结果(我们称之为块sGS分解定理),其中,\(p(\cdot)\)是一个适当的闭凸函数。基于块sGS分解定理,我们扩展了经典的块sGS-方法来求解CCQP。此外,我们的扩展块sGS方法具有灵活性,允许在块sGS-循环的每个步骤中进行不精确的计算。同时,我们还可以加速不精确块sGS方法,使其在执行\(k)个循环后的迭代复杂度达到\(O(1/k^2)\)。作为基本构造块,块sGS分解定理在最近开发的各种算法中发挥了关键作用,例如用于线性约束多块凸组合圆锥规划(CCCP)的不精确半近似ALM/ADMM,以及用于多块CCCP的加速块坐标下降法。

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90C25型 凸面编程
65层10 线性系统的迭代数值方法
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