论原始-对偶乘子法与卡尔曼滤波器之间的关系
最优化与控制
2017-08-24 v1 分布式、并行与集群计算
信息论
math.IT
摘要
最近，原始-对偶乘子法（PDMM）作为一种新型分布式优化方法被提出，用于求解图模型上的一般可分解凸优化问题。在本工作中，我们首先研究 PDMM 在树结构图上求解可分解二次优化的收敛性质。我们证明，通过选择合适的参数，PDMM 能在有限次迭代内收敛至最优解。然后，我们将 PDMM 应用于统计线性状态空间模型上的因果估计问题。我们证明 PDMM 与卡尔曼滤波器具有相同的更新表达式，其中 PDMM 可被解释为在一条不断增长的链图上求解一系列二次优化问题。
引用
@article{arxiv.1708.06881,
title = {On Relationship between Primal-Dual Method of Multipliers and Kalman Filter},
author = {Guoqiang Zhang and W. Bastiaan Kleijn and Richard Heusdens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.06881},
year = {2017}
}
备注
11 pages