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【2h】

Inertial proximal alternating minimization for nonconvex and nonsmooth problems

机译:惯性近端交替最小化解决非凸和非光滑问题

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摘要

In this paper, we study the minimization problem of the type L(x, y) = f(x) + R(x, y) + g(y), where f and g are both nonconvex nonsmooth functions, and R is a smooth function we can choose. We present a proximal alternating minimization algorithm with inertial effect. We obtain the convergence by constructing a key function H that guarantees a sufficient decrease property of the iterates. In fact, we prove that if H satisfies the Kurdyka-Lojasiewicz inequality, then every bounded sequence generated by the algorithm converges strongly to a critical point of L.
机译:在本文中,我们研究类型L(x,y)= f(x)+ R(x,y)+ g(y)的最小化问题,其中f和g均为非凸非光滑函数,且R为a我们可以选择平滑功能。我们提出了一种具有惯性效应的近端交替最小化算法。我们通过构造一个关键函数H来获得收敛性,该函数可以保证迭代的足够的递减性质。实际上,我们证明了,如果H满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式,则算法生成的每个有界序列都将强烈收敛到L的临界点。

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