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A Coordinate Gradient Descent Method for Nonsmooth Nonseparable Minimization

Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications) 2009年第4期2卷 377-402页

作者： Zheng-Jian Bai Michael K. Ng Liqun Qi School of Mathematical Sciences Xiamen University Xiamen 361005 China Centre for Mathematical Imaging and Vision and Department of Mathematics Hong Kong Baptist University Kowloon Tong Hong Kong Department of Applied Mathematics The Hong Kong Polytechnic University Hung Horn Hong Kong

This paper presents a coordinate gradient descent approach for minimizing the sum of a smooth function and a nonseparable convex *** find a search direction by solving a subproblem obtained by a second-order approximation of the smooth function and adding a separable convex *** a local Lipschitzian error bound assumption,we show that the algorithm possesses global and local linear convergence *** also give some numerical tests(including image recovery examples) to illustrate the efficiency of the proposed method.

关键词： Coordinate descent global convergence linear convergence rate

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基于信赖域技术和修正拟牛顿方程的非单调共轭梯度算法

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高等学校计算数学学报 2013年第1期35卷 49-62页

作者：孙清滢王宣战宫恩龙徐胜来中国石油大学理学院青岛酒店管理职业技术学院

1引言考虑无约束最优化问题（?）其中f（x）:R;→R;是一阶连续可微函数.求解问题（1）的非线性共轭梯度算法结构简单、收敛速度快、存储量小,适于求解大

关键词： conjugate gradient method non-monotone step rule convergence linear convergence rate numerical experiment

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