講座:The Elicited Progressive Decoupling Algorithm: on the Rate of Convergence and the Choice of Parameters

發布時間🌄🔲:2024-11-04瀏覽次數:10

講座題目

The Elicited Progressive Decoupling Algorithm: on the Rate of Convergence and the Choice of Parameters

主辦單位

數理與統計意昂2

協辦單位

應用統計系

講座時間

11615:30

主講人

孫捷

講座地點

松江區龍騰路333號行政樓1308

主講人簡介

孫捷教授👽🔫,國際知名優化專家🦵🏽,科廷大學數學統計系傑出研究教授,澳大利亞數學會會士,新加坡國立大學傑出大學研究者獎獲得者🎭👐🏻,在內點算法、非光滑牛頓算法、隨機變分不等式等方向均有傑出貢獻🙍🏿‍♂️🧛🏿,他在1993年聯名發表的一篇論文在2003年被評為“過去10年引用率最高的數學及統計學論文”之一,他也是國際信息科學意昂2評出的2002-2012期間被引用率最高的學者之一。曾多次受邀在國際會議上做大會演講,並應邀擔任美英德日等國多種學術雜誌的主編或副主編🧑🏻‍⚕️。

講座內容簡介

In this talk,  we study the progressive decoupling algorithm (PDA) of Rockafellar and  focus on the elicited version of the algorithm. Based on a generalized  Yosida-regularization of Spingarn’s partial inverse of an elicitable  operator, it is shown that the elicited progressive decoupling algorithm  (EPDA), in a particular nonmonotone setting, linearly converges at a  rate that could be viewed as the rate of a rescaled PDA, which may  provide certain guidance to the selection of the parameters in  computational practice. A preliminary numerical experiment shows that  the choice of the elicitation constant has an impact on the efficiency  of the EPDA. It is also observed that the influence of the elicitation  constant is generally weaker than the proximal constant in the  algorithm.

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