LINEAR AND SUPERLINEAR CONVERGENCE OF AN INEXACT ALGORITHM WITH PROXIMAL DISTANCES FOR VARIATIONAL INEQUALITY PROBLEMS

E. A. Papa Quiroz, S. Cruzado Acuña

Resultado de la investigación: Contribución a una revistaArtículorevisión exhaustiva

Resumen

This paper introduces an inexact proximal point algorithm using proximal distances with linear and superlinear rate of convergence for solving variational inequality problems when the mapping is pseudomonotone or quasimonotone. This algorithm is new even for the monotone case and from the theoretical point of view the error criteria used improves recent works in the literature.

Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)311-330
Número de páginas20
PublicaciónFixed Point Theory
Volumen23
N.º1
DOI
EstadoPublicada - 1 feb. 2022

Nota bibliográfica

Publisher Copyright:
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Huella

Profundice en los temas de investigación de 'LINEAR AND SUPERLINEAR CONVERGENCE OF AN INEXACT ALGORITHM WITH PROXIMAL DISTANCES FOR VARIATIONAL INEQUALITY PROBLEMS'. En conjunto forman una huella única.

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