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算法Algorithm

Tseng 前向—后向—前向分裂

Forward-backward-forward splitting · Tseng splitting · Modified forward-backward splitting

以一次预解和两次单调Lipschitz场求值修正前后分裂,证明Fejér下降与残差平方率,并说明校正点可能离开约束而预测点仍可行。

单调场可以主要沿等高方向旋转,缺少普通前向步所需的余单调性。Tseng分裂先做一次前向—后向预测,再计算新旧场值之差来校正。它减少一次投影式隐式调用,但代价是校正点不一定保留预测点的可行性。

形式陈述 ​

一次预解之后,再补一份场差 ​

设 A:Rd⇉Rd为极大单调算子,B:Rd→Rd全域单调且 L-Lipschitz,L>0。假设 Z={z:0∈Az+Bz}非空。固定 0<γ<1/L,从任意 x0执行

(1)pk=JγA(xk−γBxk),xk+1=pk+γ(Bxk−Bpk).

A的预解全域单值,所以预测步可执行;B全域可求值则允许主点离开 domA。本模型只要求单调Lipschitz,不要求普通前后分裂中的余单调性。

有限维中,xk与pk收敛到同一个零点。对任意 z∈Z,还有

(2)min0≤k<N‖xk−pk‖2≤‖x0−z‖2N(1−γ2L2).

这控制前后预测位移的最小平方,不是把每一步的目标误差或距离都界成 O(1/N)。

直觉

校正点等于沿一个真实包含残差前进 ​

一轮中记 x,p,x+。由预解关系,

ap=x−pγ−Bx∈Ap.

因此

(3)rp=ap+Bp=x−pγ+Bp−Bx∈Ap+Bp,x+=x−γrp.

算法先在预测位置 p拼出一个属于真实平衡关系的残差,再把这份残差用于原主点 x。这里 rp不在 Ax+Bx中;位置下标不能省略。

下降估计为什么只需Lipschitz ​

若 z是零点,A与B各自单调,故它们的和也单调,并有 ⟨p−z,rp⟩≥0。将式(3)展开,得到恒等式

‖x+−z‖2=‖x−z‖2−‖x−p‖2+γ2‖Bx−Bp‖2−2γ⟨p−z,rp⟩.

Lipschitz性随即给出

(4)‖x+−z‖2≤‖x−z‖2−(1−γ2L2)‖x−p‖2.

这一步不需要声称整个更新映射对任意两点非扩张;式(4)只比较更新点与真实解。步长使余量严格为正,求和便得到式(2)、有界轨道及 xk−pk→0。又有 ‖xk+1−pk‖≤γL‖xk−pk‖→0。

有限维有界序列的聚点存在。取 xkj→x¯,则 pkj→x¯;由 B和预解连续,x¯=JγA(x¯−γBx¯),故它是零点。到这个零点的距离由式(4)非增,并有子列趋零,因而整列收敛。

例子与边界

全空间旋转与外梯度的重合 ​

令 A=0、B=J,其中 J(x1,x2)=(−x2,x1)。JγA=I,所以

p=x−γJx,x+=p+γ(Jx−Jp)=x−γJp.

这恰好是全空间的外梯度更新。其主点平方长度每轮乘 1−γ2+γ4,在 0<γ<1时收缩。此处相同是因为预解为恒等映射,不能据此把一般两种算法认作同一个方法。

预测可行,校正可能不可行 ​

取 C=[0,∞)2、A=NC,则 JγA=PC为逐坐标取正部。令

B(x1,x2)=(x2+1,2−x1).

这是常向量加顺时针旋转,单调且 L=1。z=(0,0)为VI解,因为 Bz=(1,2)在每个可行方向上的内积非负。

从 x=(1,0)取 γ=1/2,有

Bx=(1,1),p=PC(1/2,−1/2)=(1/2,0),Bp=(1,3/2),x+=p+12(Bx−Bp)=(1/2,−1/4).

主点已离开 C,预测点仍在 C。同一数据的两投影外梯度第二步为 PC(x−12Bp)=(1/2,0),与Tseng校正不同。因为本页的 B在全空间有定义,下一轮仍可合法执行;如果场只能在可行集上查询,这种实现便超出模型。

一轮预算可以实算:‖x‖2=1,‖x−p‖2=1/4,式(4)给 ‖x+‖2≤13/16;实际为 5/16。界不必每次取等,仍提供稳定保证。

少一次预解不等于没有代价 ​

两种方法每轮都需要两次场求值;Tseng只需一次预解,外梯度对约束VI需要两次投影。如果应用要求每个主点都可行,不能仅按调用次数选择Tseng;可以报告可行的 pk,但相应误差证书也必须定位在 pk。

在旋转例的端点 γ=1/L=1,主点依然四周期,说明严格步长条件不能一般删除。没有零点或改用非单调场时,式(4)的关键内积也未必非负。随机噪声与近似预解产生的误差并未包含在当前证明中。

推论与应用

从最小预测位移到可复核残差 ​

由式(3)及Lipschitz性,

‖rpk‖≤(1/γ+L)‖xk−pk‖.

若保存前 N轮中最小预测位移对应的 (xk,pk),便能给这一个预测点的明确残差及式(2)的上界。只用最后一轮,或者只输出没有除以步长的主点位移,都不是同一份有限轮证书。

预测位移为零时,p=x立即给 0∈Ax+Bx。反过来,若主点恰好不动 x+=x,由式(1)可得 ‖x−p‖≤γL‖x−p‖;严格步长迫使 p=x,因此也认证零点。这项判据同样用到了正确步长。

每轮有一次 JγA、两次 B以及 O(d)向量运算和工作存储。保留最小残差候选只多存一份点对。若 A是凸次微分,预解可由凸近端实现;若为法锥,则用投影。单独调用这些工具都很便宜,不代表一般包含关系自动有目标值或可计算的原对偶gap。

参考资料
关系图谱8 个相邻概念 · 3 类关系

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