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【24h】

The global weak sharp minima with explicit exponents in polynomial vector optimization problems

机译:多项式矢量优化问题中的明确指数全球弱尖峰最小值

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摘要

In this paper we discuss the global weak sharp minima property for vector optimization problems with polynomial data. Exploiting the imposed polynomial structure together with tools of variational analysis and a quantitative version of Aojasiewicz's gradient inequality due to D'Acunto and Kurdyka, we establish the Holder type global weak sharp minima with explicitly calculated exponents.
机译:本文讨论了多项式数据向量优化问题的全局弱夏普极小性质。利用施加的多项式结构,结合变分分析工具和由D'Acunto和Kurdyka引起的Aojasiewicz梯度不等式的定量版本,我们建立了具有显式计算指数的Holder型全局弱锐极小值。

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