Вложение гомотета в выпуклый компакт: алгоритм и его сходимость

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается задача покрытия данного выпуклого компакта гомотетичным образом другого выпуклого компакта с заданным центром гомотетии, вычисляется коэффициент гомотетии. Задача имеет старую историю и тесно связана с вопросами о чебышевском центре, задачах о транслятах и другими задачами вычислительной геометрии. Методы аппроксимации многогранниками и другие аппроксимационные методы не работают в пространстве уже умеренной размерности (более 5 на ПК). Мы предлагаем подход, основанный на применении метода проекции градиента, который гораздо слабее чувствителен к размерности, чем аппроксимационные методы. Мы выделяем классы множеств, для которых удается доказать линейную скорость сходимости градиентного метода, т. е. сходимость со скоростью геометрической прогрессии с положительным знаменателем строго меньше 1. Эти множества должны быть сильно выпуклыми и обладать в определенном смысле гладкостью границы.

Об авторах

Максим Викторович Балашов

ФГБУН «Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова» Российской академии наук

Email: balashov73@mail.ru
доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник 117997, Российская Федерация, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65

Список литературы

  1. Л. Данцер, Б. Грюнбаум, В. Кли, Теорема Хелли и ее применения, Мир, М., 1968.
  2. M. Althoff, G. Frehse, A. Girard, “Set propagation techniques for reachability analysis”, Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, 4:1 (2021), 369-395.
  3. Б.Т. Поляк, Введение в оптимизацию, Наука, М., 1983.
  4. М.В. Балашов, Е.С. Половинкин, “ -сильно выпуклые подмножества и их порождающие множества”, Матем. сб., 191:1 (2000), 27-64.
  5. P. Cannarsa, H. Frankowska,, “Interior sphere property of attainable sets and time optimal control problems”, ESAIM: Control, Optimisation and Calculus of Variations, 12:2 (2006), 350-370.
  6. J. Bolte, Sh. Sabach, M. Teboulle, “Proximal alternating linearized minimization for nonconvex and nonsmooth problems”, Mathematical Programming, 146:1-2 (2014), 459-494.
  7. M.V. Balashov, A.A. Tremba, “Error bound conditions and convergence of optimization methods on smooth and proximally smooth manifolds”, Optimization, 71:3 (2022), 711-735.
  8. G.E. Ivanov, V.V. Goncharov, “Strong and weak convexity of closed sets in a Hilbert space”, Operations Research, Engineering, and Cyber Security. V. 113, Springer Optimization and Its Applications, eds. N. Daras, T. Rassias, Springer International Publishing, Cham, Switzerland, 2017, 259-297.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).