SIAM Journal on Imaging Sciences· 2012Q1
Bir Sadle-Nokta Problemi İçin İlkel-İkili Algoritmaların Yakınsama Analizi: Daralma Perspektifinden
Convergence Analysis of Primal-Dual Algorithms for a Saddle-Point Problem: From Contraction Perspective
- 388atıf
- Q1SCImago
- 2012yıl
Kısa özet
Görüntü restorasyonu alanında kullanılan sadel-nokta problemleri için geliştirilen yeni ilkel-ikili algoritmalar, basit düzeltme adımları eklendiğinde önemli ölçüde daha büyük parametrelere (adım boyutları gibi) izin vererek daralma tipi yakınsamaya yol açar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Görüntü restorasyonu uygulamaları için sadel-nokta problemleri üzerine yeni ilkel-ikili algoritmalar önerilmiştir.
- Basit düzeltme adımları, bu algoritmalardaki parametrelerin (örneğin adım boyutlarının) önemli ölçüde artırılmasına olanak tanır.
- Yeni yöntemlerin, daralcı iteratif diziler üreten daralma tipi olduğu gösterilmiştir.
- Bu daralma perspektifi, yakınsama analizini basitleştirir ve küresel yakınsamayı garanti eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Recently, some primal-dual algorithms have been proposed for solving a saddle-point problem, with particular applications in the area of total variation image restoration. This paper focuses on the convergence analysis of these primal-dual algorithms and shows that their involved parameters (including step sizes) can be significantly enlarged if some simple correction steps are supplemented. Some new primal-dual–based methods are thus proposed for solving the saddle-point problem. We show that these new methods are of the contraction type: the iterative sequences generated by these new methods are contractive with respect to the solution set of the saddle-point problem. The global convergence of these new methods thus can be obtained within the analytic framework of contraction-type methods. The novel study on these primal-dual algorithms from the perspective of contraction methods substantially simplifies existing convergence analysis. Finally, we show the efficiency of the new methods numerically.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. SIAM Journal on Imaging Sciences, 2012 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Matematiksel Fizik
Mathematical PhysicsMathematics