关于奇异鞍点问题的一类块对角预条件子的分析.docx
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鞍点问题的一种基于分裂的预条件子.docx
鞍点问题的一种基于分裂的预条件子基于分裂的预条件子在鞍点问题中的应用摘要:鞍点问题是一类非光滑非凸优化问题,由于其具有多个局部最小值和局部最大值,导致传统的优化算法难以收敛到全局最优解。因此,为了解决鞍点问题,本文提出了一种基于分裂的预条件子(SplitPreconditioner,SP)方法。该方法通过将问题分解为子问题,并对每个子问题构造预条件子,从而提高算法的收敛性和效率。实验结果表明,基于分裂的预条件子在鞍点问题中具有较好的性能和可行性。1.引言鞍点问题在实际应用中具有广泛的应用和实用性。然而,由
鞍点问题的一种基于分裂的预条件子的任务书.docx
鞍点问题的一种基于分裂的预条件子的任务书任务书:基于分裂的预条件子的鞍点问题解决方案一、引言鞍点问题在最优化领域有着广泛的研究和应用价值。然而,由于鞍点问题的非凸性和复杂性,有效的求解方法一直备受关注。本任务书旨在提出一种基于分裂的预条件子的鞍点问题解决方案,以提高问题求解的效率和精度。二、问题描述鞍点问题是在一个非凸性函数中,寻找满足梯度条件的最小值和最大值的点。其数学定义为:对于一个函数f(x,y),存在一对(x*,y*),使得f(x*,y*)既是最小值也是最大值。三、解决方案基于分裂的预条件子方法是
鞍点问题中的位移分裂预条件技术.docx
鞍点问题中的位移分裂预条件技术位移分裂预条件技术在鞍点问题中的应用摘要:鞍点问题是一类在优化学习中常见的挑战,其主要难点在于在寻找最优解时需要同时满足约束条件和目标函数的优化要求。位移分裂预条件技术是一种解决鞍点问题的有效方法,通过将原问题转化为一系列子问题的优化,能够显著降低计算复杂度,提高求解效率。本文将介绍位移分裂预条件技术的原理、应用以及优缺点,并通过实例分析验证其在鞍点问题中的有效性。一、引言鞍点问题是一类在优化学习中常见且具有挑战性的问题,例如在机器学习领域中的鞍点问题往往涉及到约束条件和目标
广义鞍点问题的一类预处理子的综述报告.docx
广义鞍点问题的一类预处理子的综述报告广义鞍点问题是指优化问题的一类特殊情况,即目标函数是由两部分构成的,一部分是原始函数f(x),另一部分是约束函数g(x),并且相应的KKT条件形式如下:grad(f(x))+jac(g(x))*λ=0g(x)≤0λ≥0λ*g(x)=0其中,grad表示某个向量的梯度,jac表示某个函数的雅可比矩阵。广义鞍点问题尤其在纳什均衡问题、涉及到联合混合策略的问题中具有重要的应用价值,但是对于此类问题的求解存在很大的困难,因为在任何一个局部极小点上,都可能存在一个广义鞍点。为了解