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Weak sharp minima revisited, Part III: error bounds for differentiable convex inclusions

机译:再谈弱尖锐最小值,第三部分:可微凸包容的误差界

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摘要

The notion of weak sharp minima unifies a number of important ideas in optimization. Part I of this work provides the foundation for the theory of weak sharp minima in the infinite-dimensional setting. Part II discusses applications of these re_sults to linear regularity and error bounds for nondifferentiable convex inequalities. This work applies the results of Part Ito error bounds for differentiable convex inclu_sions. A number of standard constraint qualifications for such inclusions are also examined.
机译:弱尖锐最小值的概念统一了优化中的许多重要思想。这项工作的第一部分为无穷维环境中的弱尖锐最小值理论提供了基础。第二部分讨论了这些结果对不可微凸不等式的线性正则性和误差范围的应用。这项工作适用于可微凸包含的第Ito部分误差范围的结果。还检查了此类夹杂物的许多标准约束条件。

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