Математика > Оптимизация и контроль [представлена 16 сентября 2026 года] Название: Matching multi-Loop Inclusions with a Solid Loop: Optimal Objectimation Stentarity and Best-Known Game Stanterity in Nonovex-Concave Minimax Opteminization View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Мы ввели новую алгоритмическую систему для бесперебойной невыпуклой минимаксической оптимизации. Прогнозируемый в результате метод, предполагающий демпинговый экстраградент, сочетает прогнозируемую эксклассибилизационную обновление, двойной импульс и подвижной проксимативный центр. В соответствии с критериями оптимизации-станции и игровой-стационарности, наш метод позволяет достичь наиболее известной сложности между методами первого порядка однополых операций. Для оптимизации опорных функций наш метод достигает градиентной сложности в размере 0(L»2D_Y\bar\Delta_0\varepsilon {-3} долл. США, где долларом L$ является константа градиентов Липшица, $D_y$ границы диаметра двойного практически осуществимого набора, и $$Bar\ Delta_0 долларов - количество инициализации с разрывом функции стоимости и первоначальным уклонами. Кроме того, благодаря использованию фазы разогрева с фиксированным центром сложность может быть повышена до $O(L__2D_Y\Delta_\phi\varepsilon {-3} долл., вплоть до стоимости присадки ниже заказа, где $\Dlta_Fhi:=\f(x_0)-inf_x·fi( x)$. Мы далее установим нижнюю границу в размере $\Omega(Lä2D_Y\Delta_\phi\varepsilon {-3}) для оптимизации постоянства над прогнозируемыми нулевыми методами…
Совпадение многозадачных сложностей с единым рулоном: оптимальная оптимизация Стационарность и наиболее известная статичная игра в невыпущенной-конкаве минима Оптимизация
arXiv: 2609,1797373v1 Annuales Type: кросс-бюллетень: Мы введем новую алгоритмическую систему для гладкой невыпущенной минимаксной оптимизации. Прогнозируемый в результате метод, предполагающий демпинговый экстраградент, сочетает прогнозируемую эксклассибилизационную обновление, двойной импульс и подвижной проксимативный центр. В соответствии с критериями оптимизации-станции и игровой-стационарности, наш метод позволяет достичь наиболее известной сложности между методами первого порядка однополых операций. Для оптимизации опорных функций наш метод достигает градиентной сложности в размере 0(L»2D_Y\bar\Delta_0\varepsilon {-3} долл. США, где долларом L$ является константа градиентов Липшица, $D_y$ границы диаметра двойного практически осуществимого набора, и $$Bar\ Delta_0 долларов - количество инициализации с разрывом функции стоимости и первоначальным уклонами. Кроме того, благодаря использованию фазы разогрева с фиксированным центром сложность может быть повышена до $O(L__2D_Y\Delta_\phi\varepsilon {-3} долл., вплоть до стоимости присадки ниже заказа, где $\Dlta_Fhi:=\f(x_0)-inf_x·fi( x)$. Мы продолжим