Un método eficiente de gradiente conjugado para ecuaciones no lineales monótonas convexas con restricciones y aplicaciones
Autores: Abubakar, Auwal Bala; Kumam, Poom; Mohammad, Hassan; Awwal, Aliyu Muhammed
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Un método eficiente de gradiente conjugado para ecuaciones no lineales monótonas convexas con restricciones y aplicaciones
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método libre de derivadas
Sistemas de ecuaciones no lineales
Restricciones cerradas y convexas
Estrategia de búsqueda de línea
Proyección
Convergencia global
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Este documento de investigación propone un método libre de derivadas para resolver sistemas de ecuaciones no lineales con restricciones cerradas y convexas, donde las funciones consideradas son continuas y monótonas. Dada una iteración inicial, el proceso primero genera una dirección específica y luego emplea una estrategia de búsqueda de línea a lo largo de la dirección para calcular una nueva iteración. Si la nueva iteración resuelve el problema, el proceso se detendrá. De lo contrario, la proyección de la nueva iteración sobre el conjunto convexo cerrado (conjunto de restricciones) determina la siguiente iteración. Además, la dirección satisface la condición de descenso suficiente y la convergencia global del método se establece bajo suposiciones adecuadas. Finalmente, se presentaron algunos experimentos numéricos para mostrar el rendimiento del método propuesto en la resolución de ecuaciones no lineales y su aplicación en problemas de recuperación de imágenes.
Descripción
Este documento de investigación propone un método libre de derivadas para resolver sistemas de ecuaciones no lineales con restricciones cerradas y convexas, donde las funciones consideradas son continuas y monótonas. Dada una iteración inicial, el proceso primero genera una dirección específica y luego emplea una estrategia de búsqueda de línea a lo largo de la dirección para calcular una nueva iteración. Si la nueva iteración resuelve el problema, el proceso se detendrá. De lo contrario, la proyección de la nueva iteración sobre el conjunto convexo cerrado (conjunto de restricciones) determina la siguiente iteración. Además, la dirección satisface la condición de descenso suficiente y la convergencia global del método se establece bajo suposiciones adecuadas. Finalmente, se presentaron algunos experimentos numéricos para mostrar el rendimiento del método propuesto en la resolución de ecuaciones no lineales y su aplicación en problemas de recuperación de imágenes.