萌新请问大佬这几个matlab代码调出来是什么样?

Question

ISTA with constant stepsize
Input: L := L(f) - A Lipschitz constant of ∇f.
Step 0. Take x0 ∈ Rn.
Step k. (k ≥ 1) Compute
(3.1) xk = pL(xk−1).


ISTA with backtracking
Step 0. Take L0 > 0, some η > 1, and x0 ∈ Rn.
Step k. (k ≥ 1) Find the smallest nonnegative integers ik such
that with L¯ = ηikLk−1
(3.2) F(pL¯(xk−1)) ≤ QL¯(pL¯ (xk−1), xk−1).
Set Lk = ηikLk−1 and compute
(3.3) xk = pLk (xk−1).


FISTA with constant stepsize
Input: L = L(f) - A Lipschitz constant of ∇f.
Step 0. Take y1 = x0 ∈ Rn, t1 = 1.
Step k. (k ≥ 1) Compute
(4.1) xk = pL(yk), tk+1 =
1 + 
1+4t2k 2 (4.2) , yk+1 = xk + tk − 1 tk+1 	
(4.3) (xk − xk−1).


FISTA with backtracking
Step 0. Take L0 > 0, some η > 1, and x0 ∈ Rn. Set y1 = x0, t1 = 1.
Step k. (k ≥ 1) Find the smallest nonnegative integers ik such that
with L¯ = ηikLk−1 F(pL¯(yk)) ≤ QL¯(pL¯(yk), yk).
Set Lk = ηikLk−1 and compute
xk = pLk (yk), tk+1 =
1 + 
1+4t2k 2 , yk+1 = xk + tk − 1 tk+1 	 (xk − xk−1).

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

这些MATLAB代码是关于优化算法的，用于求解最小化函数。下面是对这些代码的解释：

1. ISTA with constant stepsize: 这是一个迭代算法，它使用梯度下降的方法来找到局部极小值。

   • L：Lipschitz常数（在∇f上的最大变化率）
   • x0：初始点

2. ISTA with backtracking: 这个版本的算法与ISTA不同，它使用了更复杂的计算过程。

   • L0：步长初始化
   • η：步长衰减因子
   • x0：初始点

3. FISTA with constant stepsize: 这种方法使用梯度方向和步长来寻找全局极小值。

   • L：Lipschitz常数
   • y1：初始点
   • tk：当前迭代次数
   • t1：初始步长

4. FISTA with backtracking: 这个版本的FISTA也使用梯度方向和步长，但引入了回溯机制来防止过拟合。

   • L0：步长初始化
   • η：步长衰减因子
   • y1：初始点
   • tk：当前迭代次数
   • t1：初始步长
   • Lk：新的步长
   • Q：正则化项（通常是方差）

以上就是这些MATLAB代码的基本内容和解释。如果你有具体的问题或想要进一步的帮助，请随时告诉我！