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Hilbert空间中结构单调包含的前向算法。 (英语) Zbl 1375.65081号

摘要:在本文中,我们研究了前向算法作为一种分裂方法来解决Hilbert空间中的结构化单调包含和凸极小化问题。它与前向后退算法有着天然的联系,并且具有相同的计算复杂性,因为它涉及相同的基本块,但组织方式不同。令人惊讶的是,在研究最大单调算子的正则化牛顿方法的时间离散化时,出现了这种迭代。首先,我们表明这两种方法具有显著的对合关系,远远超出了向前和向后步骤应用顺序的明显倒置。接下来,我们建立了这两种方法的几个收敛性质,其中一些甚至对于前向算法也是未知的。这进一步深入了解了这个众所周知的计划。最后,我们将我们的结果专门用于结构化凸极小化问题,即梯度投影算法,并给出了一个具有理论意义的数值例子。

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参考文献:

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