Resumen

Haciendo uso de una función NCP de suavización, formulamos el problema de complementariedad generalizada (GCP) sobre un cono poliédrico como un sistema equivalente de ecuaciones. Luego presentamos un método de tipo Newton para el sistema equivalente con el fin de obtener una solución del GCP. Nuestro método resuelve solo un sistema lineal de ecuaciones y realiza solo una búsqueda de línea en cada iteración. Bajo suposiciones moderadas, demostramos que nuestro método es tanto global como superlinealmente convergente. En comparación con la literatura previa, nuestro método tiene resultados de convergencia más sólidos bajo condiciones más débiles.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Suavizado; Función ncp; Problema de complementariedad generalizada; Gcp; Método tipo newton; Convergencia
• Keywords:Smoothing; Ncp-function; Generalized complementarity problem; Gcp; Newton-type method; Convergence