Ejercicio · ZW-GRADIENTE-PROXIMAL-001 · ★☆☆ Básico

¿Qué función \( g \) aparece en el método de gradiente proximal para minimizar \( f(x)+g(x) \) cuando \( f \) es suave?

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C. La parte convexa posiblemente no diferenciable

Explicación

La función \( g \) es la parte no suave, que se trata con el operador proximal y no con el gradiente.

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Repasa el concepto: Método de gradiente proximal

El gradiente proximal minimiza \( f(x)+g(x) \), con \( f \) convexa y suave y \( g \) convexa posiblemente no diferenciable, alternando un paso de gradiente en \( f \) y un paso proximal en \( g \).

\[x_{k+1}=\operatorname{prox}_{t_k g}\left(x_k-t_k\nabla f(x_k)\right)\]

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