Resumen

Abordamos una clase de problemas cuyas funciones objetivo son composiciones de funciones no lisas no convexas, que tiene una amplia gama de aplicaciones en el procesamiento de señales/imágenes. Introducimos una nueva variable auxiliar y proponemos un algoritmo de minimización proximal alternante general eficiente. Este método resuelve una clase de problemas no lisos no convexos mediante minimización alternante. Proporcionamos un brillante análisis sistemático para garantizar la convergencia del algoritmo. Los resultados de la simulación y la comparación con otros dos algoritmos existentes para la eliminación de ruido por variación total en 1D validan la eficacia del enfoque propuesto. El algoritmo contribuye al análisis y las aplicaciones de una amplia clase de problemas no lisos no convexos.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Problemas; funciones objetivo; composiciones; funciones no convexas no suaves; tratamiento de señales/imágenes; variable auxiliar; algoritmo.
• Keywords:Problems; objective functions; compositions; nonconvex nonsmooth functions; signal/image processing; auxiliary variable; algorithm