О сходимости rµ(α)-алгоритма
Приводится описание rµ(α)-алгоритма для минимизации почти-дифференцируемой функции. Рассматривается кусочно-линейная выпуклая функция, для которой две точки с линейно зависимыми почти-градиентами могут служить «ловушками» для rµ(α)-алгоритма. Для минимизации выпуклой функции предложен rµ(α)-алгоритм...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Компьютерная математика |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168372 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | О сходимости rµ(α)-алгоритма / П.И. Стецюк, А.В. Ивличев, А.А. Ищенко // Компьютерная математика. — 2015. — № 1. — С. 142-152. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Приводится описание rµ(α)-алгоритма для минимизации почти-дифференцируемой функции. Рассматривается кусочно-линейная выпуклая функция, для которой две точки с линейно зависимыми почти-градиентами могут служить «ловушками» для rµ(α)-алгоритма. Для минимизации выпуклой функции предложен rµ(α)-алгоритм. Показано, что его нельзя «зациклить» в точках-ловушках рассмотренной кусочно-линейной выпуклой функции.
Наводиться опис rµ(α)-алгоритма для мінімізації майже-диференційовної функції. Розглядається кусочно-лінійна опукла функція, для якої дві точки з лінійно залежними майже-градієнтами можуть служити «пастками» для rµ(α)-алгоритма. Для мінімізації опуклої функції запропоновано rµ(α)-алгоритм і показано, що його не можна «зациклити» в точках-пастках розглянутої кусочно-лінійної опуклої функції.
A description of the rµ(α)-algorithm for minimizing the near-differentiable function is given. We consider piecewise-linear convex function, for which two points with linearly dependent almostgradients can serve as the “traps” for the rµ(α) -algorithm. The rµ(α)-algorithm for minimizing a convex function is proposed. It is shown that rµ(α)-algorithm can not be “looped” at point-traps for the piecewise-linear convex function considered.
|
|---|---|
| ISSN: | 2616-938Х |