Страница публикации

Ускоренные проксимальные оболочки: применение к покомпонентному методу

Тип публикации: Статья в журнале

Тип материала: Текст

Авторы: Аникин А.С., Матюхин В.В., Пасечнюк Д.А.

Журнал: Журнал вычислительной математики и математической физики

Язык публикации: russian

Том: 62

Номера страниц: 342-352

Количество страниц: 11

Номер: 2

Год публикации: 2022

Отчетный год: 2022

Переводная версия: {"id":6280,"authors":"Anikin A.S., Matyukhin V.V., Pasechnyuk D.A.","authors_count":3,"title":"Accelerated Proximal Envelopes: Application to Componentwise Methods","journal":"Computational Mathematics and Mathematical Physics","year":2022,"reportYear":2022,"volume":"62","number":"2","month":null,"url":"","pages":"336-345","address":"","type":"\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442","publisher":"","edition":"","language":"english","classification":"\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0440\u0443\u0431\u0435\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430\u0445","annotation":"This paper is devoted to a particular case of applying universal accelerated proximal methods for constructing computationally efficient accelerated versions of methods used for solving optimization problems in various specific statements. A proximally accelerated componentwise gradient method with efficient algorithmic complexity of each iteration is proposed, which effectively takes into account the problem sparseness. An example of applying the proposed approach to solving the optimization problem for a function of form SoftMax is considered. In this problem, the method weakens the dependence of the computational complexity of solution on the problem size n by a factor of (Formula presented.), and in practice it demonstrates a faster convergence compared with conventional methods.","published_at":null,"doi":"10.1134\/S0965542522020038","is_to_print":0,"is_special":0,"is_wos":1,"is_scopus":1,"is_risc":1,"is_editable":0,"publication_type_id":1,"added_by_rb_user_id":null,"notes":"","created_at":"2022-03-21 02:17:54","updated_at":"2022-04-07 01:32:01","translated_id":null,"quartile":"Q4","series":"","is_vak":0,"conference":null,"is_public_pdf":0,"eid":null,"wosid":null,"quartile_scopus":null,"report_type":null,"speaker":0,"is_wl":0,"quartile_wl":null,"count_pages":10,"date_event_start":null,"date_event_end":null,"location_event":null,"lvl_event":null,"link_event":null,"title_event":null,"is_affiliation_idstu":null,"is_expert_opinion":null,"quartile_vak":null,"id_author_reference":null,"is_cr":null,"quartile_cr":null,"registration_number":null}

DOI: 10.31857/S004446692202003X

Аннотация: Статья посвящена одному частному случаю применения универсальных ускоренных проксимальных оболочек для получения вычислительно эффективных ускоренных вариантов методов, использующихся для решения различных частных постановок оптимизационных задач. В данной работе предлагается проксимально ускоренный покомпонентный градиентный метод с эффективной алгоритмической сложностью итерации, позволяющий существенно учитывать разреженность решаемой задачи, и рассматривается пример применения предлагаемого подхода для решения задачи оптимизации функции вида SoftMax, для которой описываемый метод позволяет ослабить зависимость вычислительной сложности решения от размерности n задачи в O(n√) раз, и демонстрирует на практике более быструю по сравнению со стандартными методами сходимость.

Индексируется WOS: Нет

Индексируется Scopus: Нет

Индексируется УБС: Нет

Индексируется РИНЦ: Да

Индексируется ВАК: Нет

Индексируется CORE: Нет