Programação Matemática em Variedades Riemannianas: Algoritmos Subgradiente e Ponto Proximal
Autores
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Informações:
Publicações do PESC
Título
Programação Matemática em Variedades Riemannianas: Algoritmos Subgradiente e Ponto Proximal
Linha de pesquisa
Otimização
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
5/3/1997
Resumo
Os algoritmos subgradiente e de ponto proximal para minimizar uma função convexa são generalizados para o contexto de variedades Riemannianas. Suas análises de convergências são feitas e obtém-se os mesmos resultados do R". Também é generalizado o algoritmo de ponto proximal para encontrar zeros de operadores monótonos para o contexto de variedades Riemannianas mas, neste caso, a análise de convergência é feita apenas para o caso C1.
Abstract
The subgradient and proxiinal point algorithms to miniinize convex functions are generalized to the context of Rieinanniail inanifolds. Their convergence analysis are made and the sa.me results as for Rn are obtained. The proxiinal point algorithm to provide zeroes approxiinatioiis of inonotone operators is also generalized to the context of Riemannian inaiiifolds, but in tliis case, tlie convergence analysis was made for the C1 case.
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