Toward investigating the intrinsic mechanism of accelerated (sub)gradient methods for convex optimization problems
Toward investigating the intrinsic mechanism of accelerated (sub)gradient methods for convex optimization problems
研究凸优化问题的加速（次）梯度方法的内在机制
批准号：
18K11178
负责人：
Fukuda Mituhiro
金额：
$1.0万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-04-01 至 2021-03-31
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勾配のノルムを停止条件とする準最適な一次法
以梯度范数为停止条件的次优一阶方法
以梯度范数为停止条件的次优一阶方法
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[伊藤勝, 福田光浩]
通讯作者：
福田光浩
DC 最適化問題に対する Bregman 距離を用いた近接アルゴリズムと複素最適化問題への拡張
使用 Bregman 距离的邻近算法解决 DC 优化问题以及扩展到复杂的优化问题
使用 Bregman 距离的邻近算法解决 DC 优化问题以及扩展到复杂的优化问题
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
統計数理研究所共同研究リポート
影响因子：
--
作者：
[髙橋翔大, 福田光浩, 田中未来]
通讯作者：
田中未来
Nearly Optimal First-Order Methods for Convex Optimization under Gradient Norm Measure: An Adaptive Regularization Approach
梯度范数测度下凸优化的近乎最优一阶方法：一种自适应正则化方法
梯度范数测度下凸优化的近乎最优一阶方法：一种自适应正则化方法
DOI：
10.1007/s10957-020-01806-7
发表时间：
2021
期刊：
Journal of Optimization Theory and Applications
影响因子：
1.9
作者：
[Masaru Ito, Mituhiro Fukuda]
通讯作者：
Mituhiro Fukuda
DC最適化問題に対するBregman距離を用いた近接アルゴリズム
使用 Bregman 距离的邻近算法解决 DC 优化问题
使用 Bregman 距离的邻近算法解决 DC 优化问题
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[髙橋翔大, 福田光浩, 田中未来]
通讯作者：
田中未来
Nearly optimal first-order method under Holderian error bound: An adaptive proximal point approach
霍尔德误差界下的近乎最优一阶方法：自适应近点方法
霍尔德误差界下的近乎最优一阶方法：自适应近点方法
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Sayaka Kamei, Anissa Lamani, Fukuhito Ooshita, Sebastien Tixeuil, and Koichi Wada, Masaru Ito and Mituhiro Fukuda]
通讯作者：
Masaru Ito and Mituhiro Fukuda
Accelerated (sub)gradient methods for large-scale convex optimization problems - with emphasis in the theoretical aspects of the implementation and its applications -
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批准号：26330024
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$1.83万
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财政年份：2014
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负责人：Fukuda Mituhiro
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依托单位：
海外基金