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Strong convergence of a double projection-type method for monotone variational inequalities in Hilbert spaces

机译:Hilbert空间中单调变分不等式的双重投影型方法的强烈收敛性

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摘要

We introduce a projection-type algorithm for solving monotone variational inequality problems in real Hilbert spaces without assuming Lipschitz continuity of the corresponding operator. We prove that the whole sequence of iterates converges strongly to a solution of the variational inequality. The method uses only two projections onto the feasible set in each iteration in contrast to other strongly convergent algorithms which either require plenty of projections within a step size rule or have to compute projections on possibly more complicated sets. Some numerical results illustrate the behavior of our method.
机译:我们介绍了一种投影型算法,用于解决真正的希尔伯特空间中的单调变分不等式问题,而不假设相应操作员的Lipschitz连续性。 我们证明整个迭代序列强烈收敛到变分不等式的解决方案。 该方法仅使用两个投影到每个迭代中的可行集合,其与其他强会收敛算法相比,该算法需要大量的投影,或者必须在可能更复杂的集合上计算投影。 一些数值结果说明了我们方法的行为。

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