Resumen

Estudiamos un algoritmo de gradiente adaptativo Barzilai-Borwein no monótono para problemas de minimización de la norma menos uno que surgen del sensing comprimido. En cada iteración, la dirección de búsqueda generada disfruta de la propiedad de descenso y puede ser fácilmente derivada al minimizar un modelo cuadrático aproximado local y tomar simultáneamente la estructura favorable de la norma menos uno. Bajo algunas condiciones adecuadas, se podría establecer su resultado de convergencia global. Los resultados numéricos ilustran que el método propuesto es prometedor y competitivo con los algoritmos existentes NBBL1 y TwIST.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:No monótono; Adaptativo; Barzilai-Borwein; Minimización de la norma -; Sensado comprimido; Convergencia global.
• Keywords:Nonmonotone; Adaptive; Barzilai-Borwein; -norm minimization; Compressed sensing; Global convergence.