Convergencia del algoritmo de punto proximal en espacios de Hilbert: Implementación y simulaciones en Python

Descripción del Articulo

En este trabajo de tesis, se estudia la convergencia del algoritmo de punto proximal en espacios de Hilbert utilizando las definiciones de subdiferenciales y distancias proyectadas sobre un subconjunto no vacío, convexo y cerrado para funciones convexas. Para analizar la convergencia en funciones co...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Túllume Lluén, Miguel Francisco
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/23967
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos
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Además, se aplica la técnica de regularización de Moreau-Yosida, esta regularización transforma una función original en una nueva función suavizada (más manejable) manteniendo muchas de las propiedades de la función original. Gracias a esta regularización podemos “definir la Envolvente de Moreau-Yosidaapplication/pdfspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/AlgoritmosPython (Lenguaje de programación de computadoras)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00Convergencia del algoritmo de punto proximal en espacios de Hilbert: Implementación y simulaciones en Pythoninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMSUNEDULicenciado en MatemáticaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. 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