关于次梯度投影算子
最优化与控制
2014-03-28 v1 泛函分析
数值分析
摘要
次梯度投影算子在凸优化中具有重要意义，因为它在 Polyak 关于求解凸可行性问题的次梯度投影算法的开创性工作及其衍生的众多论文中起着关键作用。在本文中，我们对次梯度投影算子进行了系统研究。我们研究了连续性、非扩张性和单调性等基本性质。我们还讨论了 Yamagishi-Yamada 算子。大量实例说明了我们的结果。
引用
@article{arxiv.1403.7135,
title = {On subgradient projectors},
author = {Heinz H. Bauschke and Caifang Wang and Xianfu Wang and Jia Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.7135},
year = {2014}
}