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本文主要考虑优化问题(P) min x∈Q f(x)，其中目标函数是凸函数，定义域Q是闭凸集。通过利用目标函数的次梯度g(x)，和对偶步长的结合，我们可以得到一种新的算法：对偶外次梯度法。通过证明，我们发现了这种方法的收敛速度大致为O(1/√k).并且做出相关的数值实验验证。
对偶外次梯度法
【摘 要】
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本文主要考虑优化问题(P) min x∈Q f(x)，其中目标函数是凸函数，定义域Q是闭凸集。通过利用目标函数的次梯度g(x)，和对偶步长的结合，我们可以得到一种新的算法：对偶外次梯度法。通
【机 构】
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大连理工大学
【出 处】
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大连理工大学
【发表日期】
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2019年期
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