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- En analyse numérique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un zéro d'un opérateur monotone maximal. Si cet opérateur est non linéaire, chaque itération requiert la résolution d'un problème non linéaire. Lorsqu'on l'applique à l'optimisation convexe, l'algorithme peut être vu comme une méthode de sous-gradient implicite. Certains algorithmes peuvent être interprétés comme des algorithmes proximaux — il en est ainsi de l' (en) (ou méthode des multiplicateurs) — ce qui permet d'en établir des propriétés de convergence. (fr)
- En analyse numérique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un zéro d'un opérateur monotone maximal. Si cet opérateur est non linéaire, chaque itération requiert la résolution d'un problème non linéaire. Lorsqu'on l'applique à l'optimisation convexe, l'algorithme peut être vu comme une méthode de sous-gradient implicite. Certains algorithmes peuvent être interprétés comme des algorithmes proximaux — il en est ainsi de l' (en) (ou méthode des multiplicateurs) — ce qui permet d'en établir des propriétés de convergence. (fr)
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- algorithme du lagrangien augmenté (fr)
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- Augmented Lagrangian method (fr)
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- En analyse numérique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un zéro d'un opérateur monotone maximal. Si cet opérateur est non linéaire, chaque itération requiert la résolution d'un problème non linéaire. Lorsqu'on l'applique à l'optimisation convexe, l'algorithme peut être vu comme une méthode de sous-gradient implicite. Certains algorithmes peuvent être interprétés comme des algorithmes proximaux — il en est ainsi de l' (en) (ou méthode des multiplicateurs) — ce qui permet d'en établir des propriétés de convergence. (fr)
- En analyse numérique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un zéro d'un opérateur monotone maximal. Si cet opérateur est non linéaire, chaque itération requiert la résolution d'un problème non linéaire. Lorsqu'on l'applique à l'optimisation convexe, l'algorithme peut être vu comme une méthode de sous-gradient implicite. Certains algorithmes peuvent être interprétés comme des algorithmes proximaux — il en est ainsi de l' (en) (ou méthode des multiplicateurs) — ce qui permet d'en établir des propriétés de convergence. (fr)
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- Algorithme proximal (fr)
- Algorithme proximal (fr)
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