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Greedy randomized-type methods for vertical tensor complementarity problem
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AI
DOI：10.1016/j.cam.2026.117771.png)
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摘要
En 中文
本文旨在介绍两种贪心随机算法，即改进的贪心随机Kaczmarz (MGRK) 算法和改进的贪心随机坐标下降 (MGRCD) 算法，用于求解具有强扩展垂直P (EVP) 张量类型的垂直张量互补问题 (VTCP)，并建立其具有预期指数收敛率的收敛性。数值结果表明，贪心随机型方法比现有的随机型方法更有效。
Keyword:
Modified greedy randomized Kaczmarz algorithm
Modified greedy randomized coordinate descent algorithm
Vertical tensor complementarity problem
Type strong EV P tensors
Convergence