ADMM算法收敛性证明：原理、方法和误差曲线图的作用

通过绘制每一个子问题的误差值曲线图可以提供一定的信息，但不能直接用于证明ADMM算法的收敛性。ADMM算法的收敛性证明通常需要使用数学推导和分析方法。

ADMM算法的收敛性证明可以分为两个方面：收敛性和收敛速度。收敛性证明需要证明ADMM算法能够收敛到最优解，而收敛速度证明则需要分析算法的收敛速度。

一般来说，ADMM算法的收敛性证明可以基于以下两个条件：

1. 目标函数是闭合、凸的，且满足特定的约束条件。
2. ADMM算法中的子问题可以被有效求解。

其中，第一个条件可以通过目标函数的性质和约束条件的分析来确定，而第二个条件可以通过子问题的求解方法来证明。

绘制每一个子问题的误差值曲线图可以帮助我们理解算法的收敛过程和收敛速度，但它不能直接用于证明算法的收敛性。收敛性证明通常需要使用数学推导和分析方法，包括对目标函数和约束条件的分析，以及对子问题求解方法的分析。