Projection-type methods with alternating inertial steps for solving multivalued variational inequalities beyond monotonicity
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.
Notice bibliographique
Résumé
In solving variational inequalities, the inertial extrapolation step is a highly powerful tool in algorithmic designs and analyses mainly due to the improved convergence speed that it contributes to the algorithms. However, it has been discovered that the presence of the inertial extrapolation steps in these methods for solving variational inequalities makes them lose some of their attractive properties, for example, the Fejr monotonicity (with respect to the solution set) of the sequence generated by projection-type methods for solving variational inequalities is lost when the iterative steps involve an inertial term, which makes these methods sometimes not converge faster than the corresponding algorithms without an inertial term. To avoid such a situation, we present two new projection-type methods with alternated inertial extrapolation steps for solving multivalued variational inequality problems, which inherit the Fejr monotonicity property of the projection-type method to some extent. Furthermore, we prove the convergence of the sequence generated by our methods under much relaxed assumptions on the inertial extrapolation factor and the multivalued mapping associated with the problem. Moreover, we establish the convergence rate of our methods and provide several numerical experiments of the new methods in comparison with other related methods in the literature.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle