proximal method（近端方法）：一种常用于凸优化与信号处理/机器学习的迭代算法框架；在每一步中，用一个更容易求解的子问题来近似原问题，通常包含“靠近当前点”的惩罚项或通过近端算子（proximal operator）来处理不可微的正则项（如 L1）。
/ˈprɑːksɪməl ˈmɛθəd/
The proximal method can handle an L1 regularizer efficiently.
近端方法可以高效处理 L1 正则项。
In large-scale convex optimization, proximal methods often converge reliably by splitting a difficult objective into simpler subproblems.
在大规模凸优化中，近端方法常通过把困难目标函数拆成更简单的子问题而稳定收敛。
proximal 来自拉丁语 proximus（“最近的”），强调“靠近/近端”的含义；method 来自希腊语 methodos（“追随某条路径/系统途径”）。合起来，“proximal method”字面意思是“近端的求解方法”，指每一步都在“离当前解不远”的范围内构造易解更新。
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