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Enregistrement W2887883311

A unified framework of some proximal-based decomposition methods for monotone variational inequalities with separable structures

2012· article· en· W2887883311 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe HKU Scholars Hub (University of Hong Kong) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContact Mechanics and Variational Inequalities
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonotone polygonSeparable spaceVariational inequalityMathematicsInequalityDecompositionApplied mathematicsMathematical economicsComputer scienceMathematical optimizationAlgebra over a fieldPure mathematicsMathematical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some existing decomposition methods for solving a class of variational inequalities (VIs) with separable structures are closely related to the classical proximal point algorithm (PPA), as their decomposed sub-VIs are regularized by proximal terms. Differing in whether the generated sub-VIs are suitable for parallel computation, these proximal-based methods can be categorized into parallel decomposition methods and alternating decomposition methods. This paper generalizes these methods and thus presents a unified framework of proximal-based decomposition methods for solving this class of VIs, in both exact and inexact versions. Then, for various special cases of the unified framework, we analyze respective strategies for fulfilling a condition that ensures the convergence, which are realized by determining appropriate proximal parameters. Moreover, some concrete numerical algorithms for solving this class of VIs are derived. In particular, the inexact version of this unified framework gives rise to some implementable algorithms that allow the involved sub-VIs to be solved under some favorable criteria developed in PPA literature. © 2012 Yokohama Publishers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle