逆準変分不等式を解くためのニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dey Soumitra; Reich Simeon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200614781479 整理番号：22P0330129

逆準変分不等式を解くためのニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Neural Network for Solving Inverse Quasi-Variational Inequalities

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発行年： 2022年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

逆準変分不等式問題に対する解の存在と一意性を研究した。変分不等式,単調包含および逆変分問題のような最適化問題を解くためのニューラルネットワークアプローチによって動機づけられて,著者らは逆準変分不等式問題に関連したニューラルネットワークを考察し,提案したネットワークに対する解の存在と一意性を確立した。提案したニューラルネットワークのあらゆる軌道が逆準変分不等式問題の一意解に収束すること,そして,ネットワークがその平衡点で大域的に漸近安定であることを証明した。また,逆準変分不等式問題を支配する関数が,強い単調とLipschitz連続であるならば,ネットワークが,その平衡点で大域的に指数的に安定であることを証明した。ネットワークを離散化し,ネットワークの離散化により生成されたシーケンスは,含まれるパラメータに関するある仮定の下で逆準変分不等式問題の解に強く収束することを示した。最後に,著者らの理論的結果をサポートし,説明するための数値例を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , ニューロコンピュータ

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