کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5774410 | 1631561 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A globally linearly convergent method for pointwise quadratically supportable convex-concave saddle point problems
ترجمه فارسی عنوان
یک روش همگرا در سطح جهانی برای حل مسئله ی نقطه ی زاویه ی محدب محوری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
لاگرانژی تکمیل شده، اولیه دوگانه، نقطه زینی، پشتوانه دو طرفه، تجزیه و تحلیل آماری چند بعدی، همگرایی خطی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز ریاضی
چکیده انگلیسی
We study the Proximal Alternating Predictor-Corrector (PAPC) algorithm introduced recently by Drori, Sabach and Teboulle [8] to solve nonsmooth structured convex-concave saddle point problems consisting of the sum of a smooth convex function, a finite collection of nonsmooth convex functions and bilinear terms. We introduce the notion of pointwise quadratic supportability, which is a relaxation of a standard strong convexity assumption and allows us to show that the primal sequence is R-linearly convergent to an optimal solution and the primal-dual sequence is globally Q-linearly convergent. We illustrate the proposed method on total variation denoising problems and on locally adaptive estimation in signal/image deconvolution and denoising with multiresolution statistical constraints.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Mathematical Analysis and Applications - Volume 457, Issue 2, 15 January 2018, Pages 1568-1590
Journal: Journal of Mathematical Analysis and Applications - Volume 457, Issue 2, 15 January 2018, Pages 1568-1590
نویسندگان
D. Russell Luke, Ron Shefi,