研究人员已经证明，使用 Legendre 核和特定步长的有界镜像下降生成的序列并不总是收敛到 Karush--Kuhn--Tucker (KKT) 驻定点。这一发现挑战了优化中关于此类序列驻定点的一个基本问题。该研究在非负象限和概率单纯形上为 Shannon-熵镜像下降构建了反例，表明即使目标值和熵相对平滑度非递增，累积点也可以位于边界上并包含非 KKT 点。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍优化理论新数学发现的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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