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A note on the global convergence theorem of accelerated adaptive Perry conjugate gradient methods

机译:加速自适应佩里共轭梯度方法全球收敛定理的说明

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摘要

In Andrei (2017), a class of efficient conjugate gradient algorithms (ACGSSV) is proposed for solving large-scale unconstrained optimization problems. However, due to a wrong inequality and an incorrect reasoning used in analyzing the global convergence property for the proposed algorithm, the proof of Theorem 4.2, the global convergence theorem, is incorrect. In this paper, the necessary corrections are made. Under common assumptions, it is shown that Algorithm ACGSSV converges linearly to the unique minimizer. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:在Andrei(2017年)中,提出了一类有效的共轭梯度算法(ACGSSV),用于解决大规模的无约束优化问题。 然而,由于不等式和用于分析所提出的算法的全球收敛性的错误不平等,因此,定理4.2,全局融合定理的证明是不正确的。 在本文中,进行了必要的校正。 在常见的假设下,示出了算法ACGSSV将线性收敛到独特的最小化器。 (c)2017年Elsevier B.V.保留所有权利。

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