準凸最小化とは? わかりやすく解説

準凸最小化

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/08/28 14:27 UTC 版)

凸最適化」の記事における「準凸最小化」の解説

凸のレベル集合をもつ問題理論上効率的に最小化できる。Yuri Nesterovは準凸最小化問題効率的に解けることを証明した。これの結果はKiwielによって拡張された。 計算複雑性理論の中では、準凸計画問題凸計画問題問題次元に対して多項式時間で解くことが可能である。Yuri Nesterov最初に準凸最小化問題効率的に解くことが可能であることを示した。しかし、この理論的に効率的な方法発散する数列ステップサイズ用いていた。これは古典的な劣勾配法開発使われていた。発散数列用い古典的な劣勾配法は、劣勾配射影法勾配バンドル法、非平滑フィルタ法などの現代的な最小化法よりかなり遅いことが知られている。 凸に近いが非凸の関数問題計算困難である。Ivanovの結果によれば関数滑らかさあっても単峰の関数最小化することは難しい。

※この「準凸最小化」の解説は、「凸最適化」の解説の一部です。
「準凸最小化」を含む「凸最適化」の記事については、「凸最適化」の概要を参照ください。

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