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分布式黎曼共轭梯度法在斯蒂芬尔流形上的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在弯曲流形环境下，提出了Riemann版Nesterov加速梯度算法(RAGD)，证明了RAGD算法在极小值附近具有加速收敛性，相比Liu等人(2017)的算法少了对非线性方程的精确求解，具有构造性和可计算性。使用了一个新的估计序列和关于非线性度量扭曲的新界定。
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关键要点
- 在弯曲流形环境下提出了Riemann版Nesterov加速梯度算法(RAGD)。
- RAGD算法在极小值附近具有加速收敛性。
- RAGD算法相比Liu等人(2017)的算法减少了对非线性方程的精确求解。
- RAGD算法具有构造性和可计算性。
- 证明中使用了一个新的估计序列和关于非线性度量扭曲的新界定。
- 两个思想可能是独立有趣的。
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