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學術看板
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Strongly Convergent Inertial Proximal Point Algorithm Without On-line Rule


來源:數學與統計學院   |  文字:譚兵
編輯: 劉曉琪   |  審核:田麗

題 目:Strongly Convergent Inertial Proximal Point Algorithm Without On-line Rule

時 間:2025年5月26日(星期一)10:00

主講人:Yekini Shehu

地 點:弘學樓(第12教學樓)915

主辦單位:數學與統計學院

主講人簡介:Yekini Shehu,教授,德國洪堡基金獲得者,浙江師范大學數學系碩士生導師,擔任FIXED POINT THEORY編委。主要從事非線性算子理論的研究。

講座簡介:

This talk presents a strongly convergent Halpern-type proximal point algorithm with double inertial effects to find a zero of a maximal monotone operator in Hilbert spaces.The strong convergence results are obtained without on-line rule of the inertial parameters and the iterates.This makes our proof arguments different from what is obtainable in the literature where on-line rule is imposed on a strongly convergent proximal point algorithm with inertial extrapolation.Numerical examples with applications to image restoration and compressed sensing show that our proposed algorithm is useful and has practical advantages over existing ones.

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