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- En analyse numérique et plus précisément en optimisation mathématique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un minimum d'une fonction convexe semi-continue inférieurement propre. Si la fonction n'est pas quadratique, chaque itération requiert la minimisation d'une fonction non linéaire fortement convexe. L'algorithme peut être vu comme une méthode de gradient implicite. Certains algorithmes peuvent être interprétés comme des algorithmes proximaux. Il en est ainsi de la (ou algorithme du lagrangien augmenté). Cette lecture permet alors d'en établir des propriétés de convergence, déduites de celles de l'algorithme proximal. (fr)
- En analyse numérique et plus précisément en optimisation mathématique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un minimum d'une fonction convexe semi-continue inférieurement propre. Si la fonction n'est pas quadratique, chaque itération requiert la minimisation d'une fonction non linéaire fortement convexe. L'algorithme peut être vu comme une méthode de gradient implicite. Certains algorithmes peuvent être interprétés comme des algorithmes proximaux. Il en est ainsi de la (ou algorithme du lagrangien augmenté). Cette lecture permet alors d'en établir des propriétés de convergence, déduites de celles de l'algorithme proximal. (fr)
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- En analyse numérique et plus précisément en optimisation mathématique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un minimum d'une fonction convexe semi-continue inférieurement propre. Si la fonction n'est pas quadratique, chaque itération requiert la minimisation d'une fonction non linéaire fortement convexe. L'algorithme peut être vu comme une méthode de gradient implicite. (fr)
- En analyse numérique et plus précisément en optimisation mathématique, l'algorithme proximal (ou algorithme du point proximal) est un algorithme itératif de calcul d'un minimum d'une fonction convexe semi-continue inférieurement propre. Si la fonction n'est pas quadratique, chaque itération requiert la minimisation d'une fonction non linéaire fortement convexe. L'algorithme peut être vu comme une méthode de gradient implicite. (fr)
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- Algorithme proximal (optimisation) (fr)
- Algorithme proximal (optimisation) (fr)
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