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一类变尺度过松弛杂交邻近外梯度算法

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
符号说明第10-11页
第一章 引言第11-15页
    1.1 国内外研究现状第11-13页
    1.2 论文的主要工作第13-14页
    1.3 论文的组织结构第14-15页
第二章 预备知识与基本引理第15-23页
    2.1 集值映射的基本概念及相关性质第15-16页
    2.2 ∈-enlargement算子的基本性质第16-18页
    2.3 复合算子S_(γ,ε+g,F)的性质第18-23页
第三章 变尺度过松弛HPE算法框架第23-34页
    3.1 算法3.1的全局收敛性第24-27页
    3.2 算法3.1的迭代复杂界第27-30页
    3.3 算法3.1的局部线性收敛速率第30-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 定尺度过松弛HPE算法的特例第34-48页
    4.1 过松弛Korpelevich外梯度算法第35-37页
    4.2 Spingarn类算子分裂算法第37-42页
    4.3 非cocoercive复合算子包含问题的分裂算法第42-45页
    4.4 He的预估校正算法第45-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 变尺度过松弛HPE算法的特例第48-66页
    5.1 原对偶三项分裂算法第48-55页
    5.2 校正majorized半邻近交替方向乘子法第55-65页
    5.3 本章小结第65-66页
第六章 变尺度过松弛HPE算法的应用第66-74页
    6.1 DNNSDPs问题的数据集第68-70页
    6.2 无不等式约束A_IX ≥ b_I的DNNSDPs问题第70-71页
    6.3 不等式约束A_IX≥b_I的DNNSDPs问题第71-73页
    6.4 本章小结第73-74页
第七章 结论与展望第74-76页
参考文献第76-84页
附录A: 算法6.1的步长τ_κ设置第84-85页
附录B: 惯性尺度化过松弛HPE算法第85-93页
    B1 算法B1的全局收敛性第86-89页
    B2 算法B1的迭代复杂界第89-93页
附录C: DNNSDPs的数值结果第93-112页
攻读博士学位期间取得的研究成果第112-113页
致谢第113-114页
附件第114页

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