近接勾配法とは - わかりやすく解説 Weblio辞書

近接勾配法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/03/08 15:10 UTC 版)

この記事は英語版の対応するページを翻訳することにより充実させることができます。（2025年3月）

翻訳前に重要な指示を読むには右にある[表示]をクリックしてください。

英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。
万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。
信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。
履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。
翻訳後、{{翻訳告知|en|Proximal gradient method|…}}をノートに追加することもできます。
Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。

この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2013年11月）

近接勾配法（きんせつこうばいほう、英: Proximal gradient methods）とは微分不可能凸最適化問題を解くための射影を用いた解法である。以下のような凸最適化問題として定式化されたとする:

各反復における射影勾配法（赤）と簡約勾配法（緑）の比較。

$\operatorname {min} \limits _{x\in \mathbb {R} ^{N}}\sum _{i=1}^{n}f_{i}(x)$

Optimization computes maxima and minima.

一般	バリア関数ペナルティ関数法
微分可能	ラグランジュの未定乗数法拡張ラグランジュ関数法逐次二次計画法逐次線形計画法

内点法	アフィンスケーリング法カーマーカーの射影変換法メロートラの予測子修正子法
基底-交換	単体法改訂単体法十文字法レムケの相補掃き出し法
その他	カチヤンの楕円体法有効制約法列生成法ベンダーズ分解法

系列範例
(Paradigms)

最小全域木	ブルーフカ法クラスカル法プリム法
最短経路問題	ベルマン–フォード法ダイクストラ法ワーシャル–フロイド法ジョンソン法

近接勾配法とは？わかりやすく解説