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辛Stiefel流形的优化:基于SR分解的收缩及其应用。 (英语) Zbl 1530.53067号

概述:光学、量子物理、稳定性分析和动力系统控制中的许多问题都可以归结为矩阵变量受辛约束的优化问题。由于该约束很好地形成了一个所谓的辛Stiefel流形,因此首选黎曼优化,因为在准备好必要的几何工具后,可以借鉴无约束优化方法的思想。在给定搜索方向的情况下,检索可以说是决定迭代更新方式的最重要的一个因素。到目前为止,已经构造了两个收缩:一个依赖于Cayley变换,另一个是使用拟测地线设计的。本文提出了一种新的基于SR矩阵分解的收缩方法。我们证明了它的域包含开放单位球,这对于证明相关的基于梯度的优化算法的全局收敛性至关重要。此外,我们考虑了三个应用——辛目标矩阵问题、辛特征值计算和哈密顿系统的辛模型约简——并给出了各种例子。大量的数值比较表明了所提优化算法的优点。

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53立方30 齐次流形的微分几何
65千5 数值数学规划方法
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