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Majorization-minimization algorithms consist of iteratively minimizing a majorizing surrogate of an objective function. Because of its simplicity and its wide applicability, this principle has been very popular in statistics and in signal processing. In this paper, we intend to make this principle scalable. We introduce and study a stochastic majorization-minimization scheme, which is able to deal with large-scale or possibly infinite data sets. When applied to convex optimization problems under suitable assumptions, we show that it achieves an expected convergence rate of O(1/\sqrt{n}) after n iterations, and O(1/n) for strongly convex functions. Equally important, our scheme almost surely converges to stationary points for a large class of non-convex problems. We derive from our framework several efficient algorithms. First, we propose a new stochastic proximal gradient method, which experimentally matches state-of-the-art solvers for large-scale l1-logistic regression. Second, we develop an online DC programming algorithm for non-convex sparse estimation. Finally, we demonstrate the effectiveness of our technique for solving large-scale structured matrix factorization problems.
We propose an iterative approximate reconstruction algorithm for non-overdetermined inverse scattering at fixed energy E with incomplete data in dimension d >= 2. In particular, we obtain rapidly converging approximate reconstructions for this inverse scattering for E --> +infinity.
This article deals with a numerical solution of combined radiation and conduction heat transfer in gray participating (non-scattering) medium in a two-dimensional domain using triangular meshes. The radiative transfer equation is solved using the high order Discontinuous Galerkin method with an upwind numerical flux. The energy balance equation is discretized with a high finite order element method. A stability and error analysis are performed for the numerical methods to solve the two-equations. The radiative - conductive heat transfer problem is examined under different types of boundary conditions. High performances of the proposed technique, in terms of computational requirements, accuracy and stability, are shown through numerical examples.
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