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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Український математичний журнал |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
Інститут математики НАН України
2015
|
| Теми: | |
| 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| _version_ | 1862715097855557632 |
|---|---|
| author | Zhou, W. |
| author_facet | Zhou, W. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Український математичний журнал |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:56:09Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-165669 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1027-3190 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-07T17:56:09Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Інститут математики НАН України |
| 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 |
| spellingShingle | A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications Zhou, W. Статті |
| title | A Globally and R-Linearly Convergent Hybrid HS and PRP Method and its Inexact Version with Applications |
| title_alt | Глобально та R-лінійно збіжний гібридний HS та PRP метод та його неточна версія з застосуваннями |
| 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_short | 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 |
| topic | Статті |
| topic_facet | Статті |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/165669 |
| work_keys_str_mv | AT zhouw agloballyandrlinearlyconvergenthybridhsandprpmethodanditsinexactversionwithapplications AT zhouw globalʹnotarlíníinozbížniigíbridniihstaprpmetodtaiogonetočnaversíâzzastosuvannâmi AT zhouw globallyandrlinearlyconvergenthybridhsandprpmethodanditsinexactversionwithapplications |