摘要。我们提供了关于Dykstra的算法与Bregman预测的渐近行为的定量结果,著名的Dykstra算法的组合以及循环Bregman预测的方法,旨在确定最佳近似值,并在非正式设置中解决凸的可行性问题。我们提供的结果是通过证明挖掘的镜头,这是一种数学逻辑中的程序,可以从非效率证明中提取计算形式。具体而言,我们提供了低复杂性亚稳定性的高度均匀和可计算的速率,而且,我们还指定了一般情况,在这些情况下,人们可以获得充分和有效的收敛速率,尤其是欧几里得空间中Polyhedra的情况。作为我们定量分析的副产品,我们也是第一次建立了Dykstra方法与Bregman Projections的强烈收敛性。
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第四,高作战节奏对网络作战的人为因素有潜在影响。美国国防部的 Josiah Dykstra 和 Celeste Lyn Paul 进行了四次调查,以研究网络作战中人的疲劳和表现。他们表明,在平均长度超过 5 小时的网络作战过程中,由于所需的认知要求,操作员的疲劳和挫败感显著增加。考虑到来自俄罗斯的作战活动持续不断的节奏、战后俄罗斯移民的“人才流失”以及在更长时间内维持和激励足够熟练的人员的难度
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