梯度Q-线性收敛的光滑凸极小化的一阶算法

受性能估计问题(PEP)方法的启发,通过考察最坏函数误差的收敛边界(即效率),优化了迭代点对应的梯度满足Q-线性收敛的光滑凸极小化的一阶方法的步长系数。介绍新的有效的一阶方法,称为QGM,具有与优化梯度法(OGM)类似的计算有效形式。

关于凸极小化的Douglas-Rachford分裂方法的一个注

在一个实的无穷维Hilbert空间中,研究关于凸极小化的Douglas-Rachford分裂方法.假设目标函数中的f和g均为闭的真凸函数,并且f的梯度是Lipschitz连续的.分析了Douglas-Rachford分裂方法的弱收敛性,其中邻近参数可以变化并且上界与f的梯度的Lipschitz常数有关.

基于最优解距离估计的光滑凸极小化的一阶算法

利用性能估计问题(PEP)方法,通过研究最优解距离‖xN-x*‖^2的最坏情况性能,对光滑凸极小化的一阶方法的步长系数进行了优化,使其收敛速度达到O(1/N^2)。

关于局部凸空间中向量Ekeland变分原理的等价性

基于各种Ekeland变分原理的等价形式,主要研究局部凸空间中给定有界凸子集乘以距离函数为扰动的单调半连续映射的向量Ekeand变分原理的等价性问题.首先利用局部凸空间中的向量Ekeland变分原理证明了向量Caristi-Kirk不动点定理,向量Takahashi非凸极小化定理和向量Oettli-Thera定理.进一步研究了向量Ekeland变分原理与向量Caristi-Kirk不动点定理,向量Takahashi非凸极小化定理和向量Oettli-Thera定理的等价性.

求解双层凸优化问题的Forward-Backward分裂算法及其应用

Forward-Backward分裂算法是求解凸优化问题中的一个重要方法,本文考虑利用Forward-Backward分裂算法来求解双层凸优化问题,在一定的条件下,我们证明了算法的收敛性。由于变分不等式可以写成两个算子和的包含问题,因此作为应用,我们将得到的算法应用于研究变分不等式约束的双层优化问题,给出了其收敛性。文中所得到的结果,推广了Sabach和Shimrit等人的结果。

凸二次整数规划的随机水平值逼近算法

对凸二次整数极小化问题提出了一种随机水平值逼近算法,该算法应用了重点取样技术,并利用极小化相对熵的思想来更新取样密度.对算法的渐近收敛性进行了证明,给出了数值实验的结果.

分裂可行性问题的外推加速线性交替方向乘子法及其全局收敛性

针对在图像重建以及语言处理系统等领域有着广泛应用的分裂可行性问题(SFP)的最优化求解,提出了外推加速线性交替方向乘子法。首先将SFP描述为一个具有线性约束的可分离凸极小化问题;然后引进外推线性交替方向乘子法,利用问题的可分离结构,产生了具有闭式解的子问题,并在适当条件下证明了该算法的全局收敛性;最后,通过数值实验验证了该算法的可行性和有效性。

强b-距离空间中的Ekeland变分原理

本文在强b-距离空间中建立实值Ekeland变分原理,由此推出强b-距离空间中的Caristi型不动点定理和Takahashi非凸极小化定理.同时在强b-距离空间中给出均衡形式的Ekeland变分原理的若干等价命题.我们的结果与距离空间中相应结果形式一致,也是距离空间中结果的推广.

拓扑向量空间中的W-距离和向量值Ekeland变分原理(英文)

类似于度量空间中的W-距离,给出拓扑向量空间中的W-距离.由此,我们推出一个向量值Ekeland变分原理,其目标函数是从具有W-距离的拓扑向量空间到拓扑向量偏序空间.同时,获得了Caristi不动点定理和Takahashi非凸极小化定理而且证明了三个定理之间是等价的.

对加速自适应Perry-共轭梯度法全局收敛性的进一步研究

提出了一类有效的求解大规模优化问题的共轭梯度法(AGGSSV),但其全局收敛性是在目标函数为一致凸的条件下成立,研究了目标函数不是凸函数的条件下,共轭梯度法(AGGSSV)的全局收敛性.

基于改进集的集值Ekeland变分原理的等价性

根据各种Ekeland变分原理的等价形式,主要研究具有改进集的集值Ekeland变分原理的等价性。首先利用具有改进集的集值Ekeland变分原理证明了集值Caristi-Kirk不动点定理,集值Takahashi非凸极小化定理和集值Oettli-Théra定理。进一步研究具有改进集的集值Ekeland变分原理、集值Caristi-Kirk不动点定理、集值Takahashi非凸极小化定理和集值Oettli-Théra定理的等价性。

斜向扰动的下可微稳定性

Laurent和Rockafellar研究了凸极小化问题中的扰动和稳定性问题.Laurent分别就水平扰动和垂直扰动讨论了下可微稳定性条件.本文推广了Laurent的若干结果.给出了某些斜向扰动的下可微稳定性条件.

基于ADM分解的预测-校正分解算法

考虑的是一种具有线性约束条件且目标函数是块可分的凸优化极小问题,文章的目标函数主要是由三个凸函数之和组成.解决这种模型,理论上有效的处理办法是直接拓展的交替方向乘子法,简称EADM法,该方法是在交替方向乘子法(ADMM法)的基础上演变而来.但是这种方法的收敛性目前在理论上还没有得到证明.因此,基于ADM法的直接拓展以及在韩德仁文章的指引下,本文刻画了一种新的分离方法,称为基于ADM分解的预测-校正分解算法,该方法也能解决这种模型.新方法在每次迭代的时候,通过一个轻微的校正计算产生一个新的迭代,从而校正了直接拓展的ADM法的输出结果.本文证明了新方法在适当假设条件下的全局收敛性,并通过有关例子说明了该方法具有可行性.

具有Q-函数的集值Ekeland变分原理的等价性

根据各种Ekeland变分原理的等价形式,主要对在拟度量空间中所建立的具有Q-函数的集值Ekeland变分原理进行其等价性研究。首先根据在拟度量空间中所建立的具有Q-函数的集值Ekeland变分原理给出相应的集值形式的Caristi-Kirk不动点定理,Takahashi非凸极小化定理和Oettli-Théra定理,并给出证明。随后讨论新建立的集值形式的Caristi-Kirk不动点定理,Takahashi非凸极小化定理和Oettli-Théra定理与具有Q-函数的集值Ekeland变分原理之间的等价性。

CAT(0)空间中平均非扩张映射的临近点算法

本文在CAT(0)空间中,为找到凸下半连续函数极小元集与平均非扩张映射不动点点集公共元而构造了新的临近点算法,研究了算法的收敛性,所得结果改进和推广了文献[9-11]中的结果。

基于相干性理论的非凸块稀疏压缩感知

限制等容性质(restricted isometry property,RIP)在压缩感知的理论研究中占据重要地位.然而,限制等容条件的验证却是一个复杂的组合优化问题.为了克服这一问题,本文将相干性理论引入非凸块稀疏压缩感知理论的研究,得到了块结构信号恢复的两类充分条件.所获结果将基于传统稀疏凸优化问题的相干性理论研究推广至了非凸块稀疏的情形.通过构造一类块相干系数较小的测量矩阵,非凸块稀疏压缩感知策略的有效性得到了数值实验的进一步验证.

有界线性空间中的向量值Ekeland变分原理(英文)

本文建立了一个向量值Ekeland变分原理,其目标函数是从有界线性空间到实线性空间,而且实线性空间中的序锥不需要是实体的.同时,获得了向量值Caristi不动点定理和向量值Takahashi非凸极小化定理,而且证明了三个定理是等价的.

On Nonlinearly Elastic Membranes under Compression

The classical equations of a nonlinearly elastic plane membrane made of Saint Venant-Kirchhoff material have been justified by Fox, Raoult and Simo （1993） and Pantz （2000）. We show that, under compression, the associated minimization problem admits no solution. The proof is based on a result of non-existence of minimizers of non-convex functionals due to Dacorogna and Marcellini （1995）. We generalize the application of their result from Diane elasticity to three-dimensional Diane membranes.