J 2021

Primal-Dual Proximal Splitting and Generalized Conjugation in Non-smooth Non-convex Optimization

CLASON, Christian, Stanislav MAZURENKO a Tuomo VALKONEN

Základní údaje

Originální název

Primal-Dual Proximal Splitting and Generalized Conjugation in Non-smooth Non-convex Optimization

Autoři

CLASON, Christian (garant), Stanislav MAZURENKO (643 Rusko, domácí) a Tuomo VALKONEN

Vydání

Applied Mathematics and Optimization, New York, Springer, 2021, 0095-4616

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10102 Applied mathematics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 2.194

Kód RIV

RIV/00216224:14310/21:00120832

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

UT WoS

000526189300001

Klíčová slova anglicky

Nonsmooth optimization; Primal-dual method; Non-convex-concave saddle-points; Generalized conjugate; Potts model; Nash equilibria

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 22. 11. 2021 14:43, Mgr. Marie Šípková, DiS.

Anotace

V originále

We demonstrate that difficult non-convex non-smooth optimization problems, such as Nash equilibrium problems and anisotropic as well as isotropic Potts segmentation models, can be written in terms of generalized conjugates of convex functionals. These, in turn, can be formulated as saddle-point problems involving convex non-smooth functionals and a general smooth but non-bilinear coupling term. We then show through detailed convergence analysis that a conceptually straightforward extension of the primal-dual proximal splitting method of Chambolle and Pock is applicable to the solution of such problems. Under sufficient local strong convexity assumptions on the functionals-but still with a non-bilinear coupling term-we even demonstrate local linear convergence of the method. We illustrate these theoretical results numerically on the aforementioned example problems.