关于拟L$^{\natural}$-凸函数极小化的梯度下降算法注记
最优化与控制
2023-07-24 v1 组合数学
摘要
我们定义了一类离散拟凸函数，称为半严格拟L-凸函数，并证明用于L-凸函数极小化的梯度下降算法对该类拟凸函数同样适用。对精确迭代次数的分析也得到推广，揭示了梯度下降算法应用于半严格拟L-凸函数时所具有的所谓测地性质。
引用
@article{arxiv.2307.11491,
title = {Note on Steepest Descent Algorithm for Quasi L$^{\natural}$-convex Function Minimization},
author = {Kazuo Murota and Akiyoshi Shioura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11491},
year = {2023}
}
备注
14 pages