Alternativa riktningsmetoder är ett vanligt verktyg för allmän matematisk programmering och optimering. Dessa metoder har blivit särskilt viktiga inom området variationsbaserad bildbehandling, vilket ofta kräver att icke-differentierade mål minimeras. I detta dokument behandlas accelererade (dvs. snabba) varianter av två vanliga alternerande riktningsmetoder: den alternerande riktningsmetoden för multiplikatorer (ADMM) och algoritmen för algoritm (AMA). Den föreslagna accelerationen är av den form som Nesterov först föreslog för lutningsnedstigningsmetoder. Om den objektiva funktionen är starkt konvex tillhandahålls globala konvergensgränser för både klassiska och accelererade varianter av metoderna. Numeriska exempel presenteras för att visa den överlägsna prestandan hos de snabba metoderna för en mängd olika problem.
Samtidigt har olika optimeringsmetoder studerats för att lösa problem med bilddekonvolution, t.ex. Växelriktad metod för multiplikatorer (ADMM) REF.
Fast alternating direction optimization methods
{'venue': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'journal': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}