A Penalization‐Gradient Algorithm for Variational Inequalities
Notice bibliographique
Résumé
This paper is concerned with the study of a penalization‐gradient algorithm for solving variational inequalities, namely, find such that for all y ∈ C , where A : H → H is a single‐valued operator, C is a closed convex set of a real Hilbert space H . Given Ψ : H → ℝ ∪ {+ ∞ } which acts as a penalization function with respect to the constraint , and a penalization parameter β k , we consider an algorithm which alternates a proximal step with respect to ∂ Ψ and a gradient step with respect to A and reads as x k = ( I + λ k β k ∂ Ψ) −1 ( x k −1 − λ k A x k −1 ). Under mild hypotheses, we obtain weak convergence for an inverse strongly monotone operator and strong convergence for a Lipschitz continuous and strongly monotone operator. Applications to hierarchical minimization and fixed‐point problems are also given and the multivalued case is reached by replacing the multivalued operator by its Yosida approximate which is always Lipschitz continuous.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».