A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications

A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications

We present a hybrid HS- and PRP-type conjugate gradient method for smooth optimization that converges globally and R-linearly for general functions. We also introduce its inexact version for problems of this kind in which gradients or values of the functions are unknown or difficult to compute. More...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Український математичний журнал
Дата:2015
Автор: Zhou, W.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Інститут математики НАН України 2015
Теми:
Статті
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/165669
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications / W. Zhou // Український математичний журнал. — 2015. — Т. 67, № 6. — С. 752–762. — Бібліогр.: 25 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-165669
record_format dspace
spelling Zhou, W.
2020-02-15T16:45:41Z
2020-02-15T16:45:41Z
2015
A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications / W. Zhou // Український математичний журнал. — 2015. — Т. 67, № 6. — С. 752–762. — Бібліогр.: 25 назв. — англ.
1027-3190
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/165669
517.9
We present a hybrid HS- and PRP-type conjugate gradient method for smooth optimization that converges globally and R-linearly for general functions. We also introduce its inexact version for problems of this kind in which gradients or values of the functions are unknown or difficult to compute. Moreover, we apply the inexact method to solve a nonsmooth convex optimization problem by converting it into a one-time continuously differentiable function by the method of Moreau–Yosida regularization.
Наведено гібридний HS та PRP метод спряженого аргументу, глобально та R-лінійно з6іжний для загальних Функцій. Також введено неточний метод для таких проблем, в яких градієнти або значення функцій невідомі або важко визначаються. Крім того, неточний метод застосовано до негладкої опуклої проблеми оптимізації, що перетворює її в однократно неперервно диференційовну функцію за допомогою регуляризації Моро-Йосіди.
* This work was supported by the NSF (11371073 and 11461015) of China, the Project of the Scientific Research Fund (12A004 and 13B137) of the Hunan Provincial Education Department, and the NSF (13JJ4062) of Hunan Province.
en
Інститут математики НАН України
Український математичний журнал
Статті
A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
Глобально та R-лінійно збіжний гібридний HS та PRP метод та його неточна версія з застосуваннями
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
spellingShingle A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
Zhou, W.
Статті
title_short A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
title_full A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
title_fullStr A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
title_full_unstemmed A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications
title_sort globally and r-linearly convergent hybrid hs and prp method and its inexact version with applications
author Zhou, W.
author_facet Zhou, W.
topic Статті
topic_facet Статті
publishDate 2015
language English
container_title Український математичний журнал
publisher Інститут математики НАН України
format Article
title_alt Глобально та R-лінійно збіжний гібридний HS та PRP метод та його неточна версія з застосуваннями
description We present a hybrid HS- and PRP-type conjugate gradient method for smooth optimization that converges globally and R-linearly for general functions. We also introduce its inexact version for problems of this kind in which gradients or values of the functions are unknown or difficult to compute. Moreover, we apply the inexact method to solve a nonsmooth convex optimization problem by converting it into a one-time continuously differentiable function by the method of Moreau–Yosida regularization. Наведено гібридний HS та PRP метод спряженого аргументу, глобально та R-лінійно з6іжний для загальних Функцій. Також введено неточний метод для таких проблем, в яких градієнти або значення функцій невідомі або важко визначаються. Крім того, неточний метод застосовано до негладкої опуклої проблеми оптимізації, що перетворює її в однократно неперервно диференційовну функцію за допомогою регуляризації Моро-Йосіди.
issn 1027-3190
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/165669
citation_txt A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications / W. Zhou // Український математичний журнал. — 2015. — Т. 67, № 6. — С. 752–762. — Бібліогр.: 25 назв. — англ.
work_keys_str_mv AT zhouw agloballyandrlinearlyconvergenthybridhsandprpmethodanditsinexactversionwithapplications
AT zhouw globalʹnotarlíníinozbížniigíbridniihstaprpmetodtaiogonetočnaversíâzzastosuvannâmi
AT zhouw globallyandrlinearlyconvergenthybridhsandprpmethodanditsinexactversionwithapplications
first_indexed 2025-12-07T17:56:09Z
last_indexed 2025-12-07T17:56:09Z
_version_ 1850873132894650368

Схожі ресурси