Detta papper handlar om en optimeringsalgoritm för okonstruerade icke-konvexa problem där den objektiva funktionen har glesa kopplingar mellan de okända. Algoritmen är baserad på att tillämpa en dissipation bevarar numeriska integrator, Itoh-Abe diskret gradient schema, till lutningsflödet av en objektiv funktion, vilket garanterar energiminskning oavsett stegstorlek. Vi introducerar algoritmen, visar en konvergensskattning för icke-konvexa problem med Lipschitz kontinuerliga gradienter, och visar en förbättrad konvergenshastighet om den objektiva funktionen har glesa kopplingar mellan okända. Algoritmen presenteras i seriella och parallella versioner. Numeriska tester visar dess användning i Eulers elastiska regulariserade bildproblem och dess konvergenshastighet och jämföra utförandet av metoden med den av iPiano algoritmen och lutningen nedstigning och Heavy-ball algoritmer.
I REF tillämpas en diskret gradientmetod på icke konvexa bildproblem som regleras med Eulers elastiska.
Variational image regularization with Euler's elastica using a discrete gradient scheme
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}