Buscar en Google Scholar
Título: Convergencia del método de punto proximal para minimizar funciones cuasiconvexas en variedades de Hadamard
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Resumen: Se analiza la convergencia del método de punto proximal (MPP), el cual surgió como un método de optimización para minimizar funciones convexas en Rⁿ. Sin embargo, su extensión a espacios más generales tales como las variedades de Hadamard, se da de manera natural debido a que existe un difeomorfismo entre Rⁿ y una variedad de Hadamard, y también a su estructura riemanniana. Por otro lado, se estudia la generalización del método a funciones cuasiconvexas, lo que permite aplicar el método a un número mayor de funciones. Se muestra las condiciones que garantizan la convergencia hacia un punto crítico de la función (no necesariamente será un mínimo global), esto por la naturaleza local del algoritmo.
Disciplina académico-profesional: Maestría en Ciencias: Matemáticas, con mención en Matemática Universitaria Superior
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ciencias Naturales y Formales
Grado o título: Maestra en Ciencias: Matemáticas, con mención en Matemática Universitaria Superior
Jurado: Mamani Condori, Fermin Flavio; Velazquez Condori, Eliseo Daniel; Hancco Ancori, Ricardo Javier
Fecha de registro: 5-dic-2023



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons