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Inertial Shrinking Projection Algorithm for Relatively Nonexpansive Mappings
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AI
DOI：10.22130/scma.2025.2059700.2175.png)
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摘要
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本文介绍了一种惯性收缩投影算法，用于在一致凸且光滑的Banach空间中逼近相对非扩张映射的不动点。通过引入惯性项，该方法在收敛速度和稳定性方面优于经典投影技术。分析依赖于几何性质，如Kadec-Klee条件和配对映射的连续性，以确保强收敛。所提出的算法推广了多种现有迭代方案，并在较弱的假设下运行。在有限维和函数空间中的数值结果证实了其有效性。
Keyword:
Inertial algorithm
Relatively nonexpansive maps
Gener-alized projection
Strong convergence
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S
IF:
0
论文数:
35
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