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【24h】

Gradient projection method for convex function and strongly convex set

机译:凸起函数和强凸集的梯度投影方法

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摘要

We consider the standard gradient projection algorithm. Using the Lipschitz continuity of the metric projection operator we obtain some results concerning the rate of convergence for the gradient projection algorithm with differentiable convex (not necessary strongly convex) function and strongly convex set.
机译:我们考虑标准梯度投影算法。使用度量投影运算符的Lipschitz连续性,我们获得了一些关于梯度投影算法的收敛速率的结果,具有可微分凸(不是必需的强凸)功能和强凸集。

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