结合Lipschitz连续的核心特性(函数变化速率有全局线性上界,保证稳定性、收敛性与鲁棒性),相关算法主要集中在数值优化、深度学习、微分方程求解、函数逼近等核心领域。下面按应用场景分类,我们总结了一些最经典、工程中最常用的相关算法,并说明其与Lipschitz连续的核心关联、算法思想及适用场景。
一、基于Lipschitz条件的数值优化算法
这类算法的收敛性证明、步长选取、复杂度分析,均严格依赖目标函数及其梯度的Lipschitz连续性,是凸优化与非凸优化中最基础的核心算法族。
1. 标准梯度下降法(Gradient Descent, GD)
- 与Lipschitz的关联:
算法收敛的核心前提是目标函数的梯度满足Lipschitz连续,即存在常数L>0L>0