I detta dokument studerar vi smidiga konvexa programmeringsproblem där beslutsvariabler vektorn är uppdelad i flera block av variabler. Vi analyserar blockkoordinaten gradient projektion metod där varje iteration består av att utföra en gradient projektion steg med avseende på ett visst block tas i en cyklisk ordning. Globala sublinjära konvergenshastigheter för denna metod har fastställts och det visas att den kan accelereras när problemet inte är behäftat. I den oöverskådliga inställningen bevisar vi också en sublinjär konvergensgrad för den så kallade alternerande minimeringsmetoden när antalet block är två. När den objektiva funktionen också antas vara starkt konvex, fastställs linjär konvergensgrad.
CCD väljer koordinaten i cyklisk ordning, se REF för grundläggande konvergensresultat.
On the Convergence of Block Coordinate Descent Type Methods
{'venue': 'SIAM Journal on Optimization', 'journal': 'SIAM Journal on Optimization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}