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An accelerated preconditioned primal-dual gradient algorithm for structured nonconvex optimization problems
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.cnsns.2025.109480.png)
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摘要
En 中文
• 一种基于非凸函数共轭对偶理论的加速预条件原始-对偶梯度算法，用于求解非凸优化问题。
• 我们的算法仅需计算共轭函数的近端映射，该函数始终为凸且下半连续，且无需计算非凸函数的近端映射，因此计算负担可能显著降低。
• 在Kurdyka-Lojasiewicz条件下全局收敛。
• 数值结果表明，所提出的算法与一些现有算法相比具有相当强的竞争力。
期刊
IF:
3.8
论文数:
9.2K
被引数:
1.8W
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