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J-GLOBAL ID：201802283216923512   整理番号：18A0350552

ブロック分離可能な凸最小化モデルのための一般化されたADMMからねじれたアルゴリズム【Powered by NICT】

An algorithm twisted from generalized ADMM for multi-block separable convex minimization models

著者 (4件)： Wang Jin Jiang (Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Wang Jin Jiang (College of Computer Science and Information Engineering, Harbin Normal University, Harbin 150025, China) ,  Song Wen (Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Song Wen (School of Mathematical Sciences, Harbin Normal University, Harbin 150025, China)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 309  ページ： 342-358  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乗算器(ADMM)交互方向法は,目的関数は,結合変数のない二関数の和である二ブロック線形制約付き凸最小化モデルを解くための最も強力で成功した方法の一つである。数値効率は多数の応用のための遺伝することが知られているが,ADMMは,目的関数は二以上の機能を持つ多重ブロック凸最小化モデルに直接拡張すれば収束は保証されていない。この視点は事実だけでなくADMMの直接の拡張の数値的利点を保ちながらも収束を保証することができる効率的なアルゴリズムを開発するための動機であった。一つの方法は,簡単な補正段階によりわずかにADMMの直接の拡張の出力を補正することであり,もう一つはADMMの直接の拡張における各部分問題をinexactly解決する簡単な近位を採用することである。本論文では,マルチブロック分離可能な凸最小化モデルを効率的に解くために,上記の二つの方法を組み合わせた方法を提案した,すなわち,最初に単純な近位各部分問題を解き,次に簡単な補正段階による出力を修正した。理論的には,この方法のための大域的収束結果を導出し,最悪O(1/k)反復複雑性を確立した。数値的に,この方法の有効性は,不完全で雑音の多い観察からのマトリックスの低ランク及びスパース成分の回復の問題を試験することによって示すことができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  多重化 ,  目的関数 ,  *凸形 ,  透視図法 ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  乗算器
準シソーラス用語： 複雑性 ,  部分問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分離可能な凸最適化 ,  ADMM ,  近位ADMM ,  拡張Lagrange法

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 凸 ,  最小化 ,  モデル ,  アルゴリズム