- Ученые из МФТИ, Университета искусственного интеллекта имени Мохаммеда бен Заида, Иннополиса и Сколтеха предложили новый метод решения вариационных неравенств при неточной информации о производных.
- Новый метод, VIJI, достигает сублинейной скорости сходимости и сравним с обычными оптимальными методами второго порядка.
- Квази-ньютоновские приближения значительно снижают затраты на решение задачи и обеспечивают глобальную сублинейную скорость сходимости.
- Исследование показывает, что даже при наличии неточностей в Якобиане можно достигнуть значительных успехов в решении вариационных неравенств.
- Работа ученых полностью закрывает вопрос о том, как влияет неточность производных второго порядка и выше на качество решения задач.
- Квази-ньютоновские методы применимы не только к задачам минимизации, но и к вариационным неравенствам.
- Авторы планируют исследовать возможность интеграции неточностей в сам оператор и разработать адаптивные схемы для динамической настройки уровня неточности.
