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一类正则化参数自由的线性约束凸优化问题的预测-校正算法

更新时间:2023-05-28

【摘要】1引言设URn是维数为n的闭凸集,θ(u)是Rn→Rn的(不一定可微的)凸函数,矩阵A∈Rm×n,向量b∈Rm.我们讨论的线性约束凸优化问题的一般形式是min{θ(u)|Au=b,u∈U}.(1.1)近几年来,以交替方向法[4,5,6]为代表的分裂收缩算法引起广泛重视,是因为问题(1.1)往往具有以下的可分离结构.两个可分离目标函数的问题,相当于在(1.1)中θ(u)=θ1(x)+θ2(y),A=(A,B)和U=x×y,具体形式就是

【关键词】

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