Minimização parcialmente suave de funções não suaves e aplicações a problemas inversos lineares

• Processo: 22/10506-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2022
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Sandra Augusta Santos
• Beneficiário: Gabriel Rodrigues Silva Grillo
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização, AP.TEM
• Assunto(s): Complexidade Regularização Otimização Suavização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Complexidade | minimização irrestrita | operador proximal | problemas inversos lineares | regularização | suavização | Otimização

Resumo

Este projeto estabelece um roteiro para o desenvolvimento de métodos numéricos para a minimização de funções compostas, escritas como a soma de dois termos potencialmente não suaves, por meio da suavização do termo desfavorável ao operador proximal, visando atender as hipóteses de algoritmos acelerados de primeira ordem propostos recentemente. O algoritmo estabelecido será acompanhado de sua análise de complexidade. Experimentos computacionais aplicados a problemas inversos lineares contextualizarão os aspectos teóricos desenvolvidos.