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On the Global and Linear Convergence of the Generalized Alternating Direction Method of Multipliers
On the Global and Linear Convergence of the Generalized Alternating Direction Method of Multipliers
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On the Global and Linear Convergence of the Generalized Alternating Direction Method of Multipliers

Deng, Wei ; Yin, Wotao

Journal of scientific computing, 2016-03, Vol.66 (3), p.889-916 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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2
Structured nonconvex and nonsmooth optimization: algorithms and iteration complexity analysis
Structured nonconvex and nonsmooth optimization: algorithms and iteration complexity analysis
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Structured nonconvex and nonsmooth optimization: algorithms and iteration complexity analysis

Jiang, Bo ; Lin, Tianyi ; Ma, Shiqian ; Zhang, Shuzhong

Computational optimization and applications, 2019-01, Vol.72 (1), p.115-157 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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3
Deep Learning-Based Numerical Methods for High-Dimensional Parabolic Partial Differential Equations and Backward Stochastic Differential Equations
Deep Learning-Based Numerical Methods for High-Dimensional Parabolic Partial Differential Equations and Backward Stochastic Differential Equations
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Deep Learning-Based Numerical Methods for High-Dimensional Parabolic Partial Differential Equations and Backward Stochastic Differential Equations

E, Weinan ; Han, Jiequn ; Jentzen, Arnulf

Communications in mathematics and statistics, 2017-12, Vol.5 (4), p.349-380 [Periódico revisado por pares]

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4
Minimizing finite sums with the stochastic average gradient
Minimizing finite sums with the stochastic average gradient
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Minimizing finite sums with the stochastic average gradient

Schmidt, Mark ; Le Roux, Nicolas ; Bach, Francis

Mathematical programming, 2017-03, Vol.162 (1-2), p.83-112 [Periódico revisado por pares]

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Enhancing prospective secondary teachers’ potential competence for enacting core teaching practices—through experiences in university mathematics and statistics courses
Enhancing prospective secondary teachers’ potential competence for enacting core teaching practices—through experiences in university mathematics and statistics courses
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Enhancing prospective secondary teachers’ potential competence for enacting core teaching practices—through experiences in university mathematics and statistics courses

Lai, Yvonne ; Strayer, Jeremy F. ; Ross, Andrew ; Adamoah, Kingsley ; Anhalt, Cynthia O. ; Bonnesen, Chris ; Casey, Stephanie ; Kohler, Brynja ; Lischka, Alyson E.

ZDM, 2023-08, Vol.55 (4), p.867-881 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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6
The empirical Christoffel function with applications in data analysis
The empirical Christoffel function with applications in data analysis
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The empirical Christoffel function with applications in data analysis

Lasserre, Jean B. ; Pauwels, Edouard

Advances in computational mathematics, 2019-06, Vol.45 (3), p.1439-1468 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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7
Forward–backward quasi-Newton methods for nonsmooth optimization problems
Forward–backward quasi-Newton methods for nonsmooth optimization problems
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Forward–backward quasi-Newton methods for nonsmooth optimization problems

Stella, Lorenzo ; Themelis, Andreas ; Patrinos, Panagiotis

Computational optimization and applications, 2017-07, Vol.67 (3), p.443-487 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms Implement Ward’s Criterion?
Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms Implement Ward’s Criterion?
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Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms Implement Ward’s Criterion?

Murtagh, Fionn ; Legendre, Pierre

Journal of classification, 2014-10, Vol.31 (3), p.274-295 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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9
Optimal Rates for Regularization of Statistical Inverse Learning Problems
Optimal Rates for Regularization of Statistical Inverse Learning Problems
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Optimal Rates for Regularization of Statistical Inverse Learning Problems

Blanchard, Gilles ; Mücke, Nicole

Foundations of computational mathematics, 2018-08, Vol.18 (4), p.971-1013 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
An optimal method for stochastic composite optimization
An optimal method for stochastic composite optimization
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An optimal method for stochastic composite optimization

Lan, Guanghui

Mathematical programming, 2012-06, Vol.133 (1-2), p.365-397 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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