Ùùððøý Òò Ùüüðððöý Ùò Blockinøøóò× Óö Öööññò ×øøò Blockin Blockin× Ëøøôôôò Ððð Èèèøöö¸îîò Blockin Blockinòø Ððð Èèèøöö¸òò Âóóò Ää««öøý Ç Blockinøóó󈔐ö¸¾¼¼½ Åí¹¹ë¹¼½¹½¼¼ Ë Blockin󈔐óóð Óó Óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò Öòòòòò Ååððóò Íòòúö××øý Èèøø××ùööö¸è ½½¾½¿

Ùùððøý Òò Ùüüðððöý Ùò Blockinøøóò× Óö Öööññò ×øøò Blockin Blockin× Ëøøôôôò Ððð Èèèøöö¸îîò Blockin Blockinòø Ððð Èèèøöö¸òò Âóóò Ää««öøý Öùùöý ½¼¸¾¼¼¾ Åí¹¹ë¹¼½¹½¼¼ê Ë Blockinóóð Óó Óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò Öòòòòò Ååððóò Íòòúö××øý Èèøø××ùööö¸è ½½¾½¿

Bregman Distan es Stephen Della Pietra, Vin ent Della Pietra, and John La erty February 10, 2002 CMU-CS-01-109R S hool of Computer S ien e Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213 Abstra t We formulate and prove a onvex duality theorem for Bregman distan es and present a te hnique based on auxiliary fun tions for deriving and proving onvergen e of iterative algorithms to minimize Bregman...

Èöööö Blockin Blockinøø ×øöö Blockinøøóò Ûûøø Ååòòñùñ Èöööö Blockin Blockinøø× Ëëëëö Ñùòò Ððöö Ððü Öó Çççö Ëøöö Blockinññò Óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò Ôôöøññòø¸öòòòòò Ååððóò Íòòúö××øý¸èèøø××ùööö¸è

Üôðóööøøóò Óö Çôøøññþþøøóòò Áòòòöö Blockinø Ôøøú Óòøöóð Úö×ù× É¹äääöòòòò Ëøøôôôò Øøò Ààààò Òò Ò Ãöö Ó×× Ôôöøññòø Óó Ååøøøññøø Blockin׸óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò Blockin Blockin¸ Èèý×× Blockin× Òò ×øöóòóñý Íòòúö××øý Óó Ñ×øøöööñ Ãöùù×ðððò ¼¿¸½¼¼¼ Ëâ Ñ×øøöööñ Ñññðð ×øøôôôòòûûò׺ùúºòð

Áñôöóúñòø Óó Çððú³× Ððóööøñ Óö Ëùööö Êê Blockinóò×øöù Blockinøóò Öóñ Óòøóùö× Èøö Ððð Òò Ëø Ôô Ò Ççö Þþ Ððð Ôôöøññòø Óó Óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò ² Òòòòòòööòò Þþ Ì Blockinòò Blockin Blockinð Íòòúö××øý¸èöööùù

Çò ««ööòøøøð Èöóôöøøø× Óó È××ùùó¹ààààññöö Ìööò××óöñ Òò Êêððøøø Ååôôôòò×´´üøøòòòò ×øöö Blockinøµ Ààðððö Ääôñññ Äääóööøóöý Óö Ìììóööøø Blockin Blockinð Óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò Ôôöøññòø Óó Óñôùøøö Ë Blockin Blockin Blockinò Òò Òòòòòòööòò Ààð××òòò Íòòúö××øý Óó Ì Blockinòóðóóý Ⱥ纺óü ¼¼¸á¹¼¾¼½½ ×ôóó¸òððòò