Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians (2000)
- Authors:
- USP affiliated authors: HUMES JUNIOR, CARLOS - IME ; SILVA, PAULO JOSÉ DA SILVA E - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1051/ro:2000102
- Assunto: ANÁLISE NUMÉRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: RAIRO - Operations Research
- ISSN: 0399-0559
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 34, n. 3, p. 283-303, 2000
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
HUMES JÚNIOR, Carlos e SILVA, Paulo J. S. Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians. RAIRO - Operations Research, v. 34, n. 3, p. 283-303, 2000Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/ro:2000102. Acesso em: 06 maio 2026. -
APA
Humes Júnior, C., & Silva, P. J. S. (2000). Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians. RAIRO - Operations Research, 34( 3), 283-303. doi:10.1051/ro:2000102 -
NLM
Humes Júnior C, Silva PJS. Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians [Internet]. RAIRO - Operations Research. 2000 ; 34( 3): 283-303.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1051/ro:2000102 -
Vancouver
Humes Júnior C, Silva PJS. Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians [Internet]. RAIRO - Operations Research. 2000 ; 34( 3): 283-303.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1051/ro:2000102 - Inexact proximal point algorithms and descent methods in optimization
- Rescaling and stepsize selection in proximal methods using separable generalized distances
- Some inexact hybrid proximal augmented Lagrangian algorithms
- Técnicas de decomposição em programação matemática e redes de computadores
- Métodos de ponto proximal, separadores e langrangeanos
- Uma nova classe de métodos de pontos proximais para programação matemática
- Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems
- An inexact classical proximal point algorithm viewed as a descent method in the optimization case
- Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems
- Some inexact hybrid proximal augmented Lagrangian algorithms
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