m-项逼近的重标贪婪算法的性能

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贪婪逼近是函数逼近论的重要研究领域之一,重标贪婪算法是近年来出现的新的贪婪逼近算法,这类贪婪算法在求解凸优化问题中有重要作用.全文将深入研究m-项逼近的重标贪婪算法的性能,在这里我们对性能的分析主要包括三个方面:一方面是研究该类贪婪算法的收敛性.另一方面是估计该类贪婪算法的收敛阶,这分为两种情形考虑,一种是估计该类贪婪算法在Banach空间中的收敛阶,另一种是估计该类贪婪算法在某些稀疏元素类上的收敛阶.最后一方面是建立该类贪婪算法的Lebesgue型不等式.全文共七章,其主要内容如下:第一章为引言部分,着重介绍所研究问题的研究背景,研究动机和所得结果.第二章中,我们研究了带有松弛参数t的弱重标纯贪婪算法在Banach空间中的收敛性,得到了其收敛的充要条件,并将这些条件与其他贪婪算法的收敛条件进行比较,从而得出弱重标纯贪婪算法拥有较好的性质.第三章中,我们研究了带有松弛参数t的弱重标纯贪婪算法在噪声版本下的误差估计,并且把基本K-泛函的概念由Hilbert空间情形拓广到Banach空间情形,利用此基本K-泛函得到了弱重标纯贪婪算法的误差估计,再由该误差估计直接推导出算法的收敛性的充分条件以及在某些稀疏类上的收敛阶,这是本文的创新之处.第四章中,一般情况下,在给定元素f属于一个元素类的假设下,贪婪算法经过m次迭代之后得到的误差界,这个误差界取决于算法本身和元素类,但不取决于元素类中的单个元素f,称为先验误差界.为了改进重标贪婪算法的先验误差界,我们利用其前m次迭代信息,讨论了它的后验误差界,第五章中,我们分析了弱双正交贪婪算法类的逼近性能,利用在Banach空间引入的基本K-泛函得到了其误差估计,并由此推出了其收敛的充分条件和在某些稀疏类上的收敛阶.第六章中,我们定义了Banach空间中的近似弱重标纯贪婪算法.利用在Banach空间引入的基本K-泛函,证明了其误差估计,并由此得到其收敛的充分条件,以及在某些稀疏元素类上和特定插值空间上的收敛阶.第七章中,我们利用在Hilbert空间中最佳m-项逼近误差来估计重标贪婪算法的误差上界,借助于M-相干字典和λ-拟正交字典得到了重标贪婪算法的加性Lebesgue不等式.
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