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耶库马尔，V。;Wang，J.H。;李，G。

约束数据不确定性下鲁棒最佳逼近的拉格朗日乘子特征。 （英语） Zbl 1308.41028号

数学杂志。分析。应用。 393，第1期，285-297（2012）.
小结：我们解释了在凸约束的数据不确定性下，如何从x:g_i（x）\leq 0，i=1,2，\ldots，m\}中的集合（C\cap\{x\）刻画Hilbert空间（x\）中任意（x\）的最佳逼近，其中（C\）是\（x\的闭凸子集。根据稳健优化方法，我们建立了抗数据不确定性的稳健约束最佳逼近的拉格朗日乘子特征。这是通过描述约束的稳健对应项对任何（x）的最佳逼近来实现的，其中约束满足规定不确定性集中所有可能的不确定性。与传统的无数据不确定性的拉格朗日乘子特征不同，对于面不确定性中的约束最佳逼近问题，我们证明了强锥壳交集性质（强CHIP）本身不足以保证拉格朗夫乘子特征。我们给出了保证强CHIP对于乘法器特征化是必要和充分的条件。我们还建立了强CHIP自动满足于多面体约束和线性约束的情况。作为一个应用，我们展示了在严格的鲁棒可行性条件下，如何利用拉格朗日乘子获得椭球和盒不确定性情况下保形插值问题的鲁棒解。

引用于15文件

MSC公司：

41A50型 最佳逼近，切比雪夫系统
41A05型 近似理论中的插值

关键词：

稳健优化;最佳近似值;强锥壳交会特性;椭球不确定度;形状保持插值
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Jeyakumar}等人，J.Math。分析。申请。393，第1号，285--297（2012；Zbl 1308.41028）
全文： 内政部

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