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一类修正邻近梯度法及其收敛性
A Modified Proximal Gradient Method and Its Convergence Rate
【摘要】 许多现代统计和信号应用问题都可以归结为非光滑凸优化问题,该文提出了一类适用于求解非光滑凸优化问题的修正邻近梯度法.算法的特点是采用一个自适应步长,并且该算法的线性收敛性不需要目标函数的强凸性作为前提.
【Abstract】 In this paper,a modified proximal gradient method is proposed for solving a class of nonsmooth convex optimization problems,which arises in many contemporary statistical and signal applications.The proposed method adopts the self-adaptive stepsize.In addition,it is linearly convergent without the assumption of the strong convexity of the objective function.
【关键词】 非光滑凸优化;
修正邻近梯度法;
线性收敛性.;
【Key words】 Nonsmooth convex optimization; Modified proximal gradient method; Linear convergence.;
【Key words】 Nonsmooth convex optimization; Modified proximal gradient method; Linear convergence.;
【基金】 国家自然科学基金(61179033)资助
- 【文献出处】 数学物理学报 ,Acta Mathematica Scientia , 编辑部邮箱 ,2015年06期
- 【分类号】O224
- 【被引频次】2
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