Método de proyección mejorado para la solución del sistema de ecuaciones no lineales bajo una suposición más general que la pseudo-monotonía y la continuidad de Lipschitz
Autores: Muangchoo, Kanikar; Abubakar, Auwal Bala
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Método de proyección mejorado para la solución del sistema de ecuaciones no lineales bajo una suposición más general que la pseudo-monotonía y la continuidad de Lipschitz
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Algoritmo eficiente
Ecuaciones de operador no lineales
Dirección de búsqueda
Convergencia global
Seudomonotonía
Modelo de regresión logística
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
En este manuscrito, proponemos un algoritmo eficiente para resolver una clase de ecuaciones de operadores no lineales. El algoritmo es una versión mejorada de un método previamente establecido. Las características del algoritmo son las siguientes: (i) la dirección de búsqueda está acotada y satisface la condición de descenso suficiente; (ii) la convergencia global se logra cuando el operador es continuo y satisface una condición más débil que la seudo-monotonía. Además, al compararlo con el método previamente establecido, se demostró la eficiencia del algoritmo. La comparación se basó en el número de iteraciones requeridas para que cada algoritmo resolviera un problema específico y en el tiempo tomado. Se consideraron algunos problemas de prueba de referencia, que incluyeron problemas monótonos y seudo-monótonos, para los experimentos. Por último, el algoritmo se utilizó para resolver el modelo de regresión logística (predicción).
Descripción
En este manuscrito, proponemos un algoritmo eficiente para resolver una clase de ecuaciones de operadores no lineales. El algoritmo es una versión mejorada de un método previamente establecido. Las características del algoritmo son las siguientes: (i) la dirección de búsqueda está acotada y satisface la condición de descenso suficiente; (ii) la convergencia global se logra cuando el operador es continuo y satisface una condición más débil que la seudo-monotonía. Además, al compararlo con el método previamente establecido, se demostró la eficiencia del algoritmo. La comparación se basó en el número de iteraciones requeridas para que cada algoritmo resolviera un problema específico y en el tiempo tomado. Se consideraron algunos problemas de prueba de referencia, que incluyeron problemas monótonos y seudo-monótonos, para los experimentos. Por último, el algoritmo se utilizó para resolver el modelo de regresión logística (predicción).