Um algoritmo proximal com quase-distância

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dc.contributor.advisor1Bento, Glaydston de Carvalho
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1089906772427394por
dc.contributor.referee1Bento, Glaydston de Carvalho Bento
dc.contributor.referee2Cruz Neto, João Xavier da
dc.contributor.referee3Ferreira, Orizon Pereira
dc.creatorAssunção Filho, Pedro Bonfim de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2338264779032585por
dc.date.accessioned2015-05-14T15:51:54Z
dc.date.issued2015-02-25
dc.description.abstractIn this work, based in [1, 18], we study the convergence of method of proximal point (MPP) regularized by a quasi-distance, applied to an optimization problem. The objective function considered not is necessarily convex and satisfies the property of Kurdyka- Lojasiewicz around by their generalized critical points. More specifically, we will show that any limited sequence, generated from MPP, converge the a generalized critical point.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-05-14T15:48:06Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Bonfim de Assunção Filho - 2015.pdf: 1595722 bytes, checksum: f3fd3bdb8a9b340d60e156dcf07a9d63 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-05-14T15:51:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Bonfim de Assunção Filho - 2015.pdf: 1595722 bytes, checksum: f3fd3bdb8a9b340d60e156dcf07a9d63 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-05-14T15:51:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Bonfim de Assunção Filho - 2015.pdf: 1595722 bytes, checksum: f3fd3bdb8a9b340d60e156dcf07a9d63 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-02-25eng
dc.description.resumoNeste trabalho, baseado em [1, 18], estudamos a convergência do método do ponto proximal (MPP) regularizado por uma quase-distância aplicado a um problema de otimização. A função objetivo considerada não é necessariamente convexa e satisfaz a propriedade de Kurdyka-Lojasiewicz ao redor de seus pontos críticos generalizados. Mais precisamente, mostraremos que qualquer sequência limitada, gerada pelo MPP, converge a um ponto crítico generalizado.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationASSUNÇÃO FILHO, P.B. Um algoritmo proximal com quase-distância. 2015. 66 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2015.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4521
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Matemática e Estatística - IME (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Matemática (IME)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAlgoritmo proximalpor
dc.subjectDesigualdade de krdyka-lojasiewiczpor
dc.subjectProximal algorithmpor
dc.subjectInequality kurdyka-lojasiewiczpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/19722/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Pedro%20Bonfim%20de%20Assun%c3%a7%c3%a3o%20Filho%20-%202015.pdf.jpg*
dc.titleUm algoritmo proximal com quase-distânciapor
dc.title.alternativeA proximal algorithm with quasi-distanceeng
dc.typeDissertaçãopor

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