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(页面上次更新时间:2021年9月29日)
有关最新版本,请访问我们的github第页。
介绍
SOSTOOLS是一个免费的MATLAB工具箱,用于公式化并解决平方和优化程序。SOSTOOLS可以用于指定和解决平方和多项式问题简单、灵活、直观的高级符号。SOS程序可以使用解决SeDuMi公司,SDPT3系统,CSDP公司,SDPNAL公司,SDPNAL公司+,CDCS公司,SDPA公司和莫斯科所有这些都是著名的半定规划求解器,具有SOSTOOLS内部处理所有必要的重新格式化和数据转换。
什么是“平方和优化程序”?为什么?我会想要这样的东西吗?
在最简单的情况下,平方和(SOS)程序的形式如下:
减少:c_1*u_1+…+c_n*u_n
受约束:
P_i(x):=A_i0(x)+A_i1(x)*u_1+…+A _ in(x)*u _ n
是的平方和多项式(i=1..n).
这里,A_ij(x)是多元多项式,而决策变量u i是标量。这是一个凸优化问题,自目标函数是线性的,可行ui集是凸的。
虽然这看起来很不错,但也许你真的对更多具体问题如下:
- 多项式函数的约束或无约束优化。
- 混合连续离散优化。
- 非线性动力学中Lyapunov或Bendixson-Dulac函数的求法系统(带有多项式向量场)。
- 决定矩阵的共正性。
- 概率论中的不等式。
- 区分量子系统中的可分离态和纠缠态。
- 或者,更一般地说,处理基本半代数集(集)的问题由多项式等式和不等式定义)。。
虽然这些问题中的大多数都是NP-hard问题,但事实证明,有用的边界(甚至是精确解)全部的可以找到这些问题通过在平方和优化框架中制定它们。
希望到现在你会感兴趣,并且更倾向于这样想这个平方和的东西实际上可能对你有用。如果你感兴趣,你会找到关于工具箱、一些应用程序、,以及SOSTOOLS中它背后的概念用户的指导、和参考文献如下所示。
分发和发布信息
旧版本:
系统要求
要安装和运行SOSTOOLS,您需要:
SOSTOOLS可以在Windows或MAC OSX机器上轻松运行。它利用MATLAB稀疏矩阵表示性能和减少所需的内存量。
有关详细的安装说明,请参阅索斯托尔斯用户指南(也包括在标准分布中)。
作者
该软件由以下人员编写和维护:
工具书类
详细解释平方和的理论和应用编程以及相关工作的参考,请参见:
中的结构化半定程序和半代数几何方法鲁棒性和优化
加州理工学院, 加利福尼亚州帕萨迪纳,2000年5月。
摘要,后记,用gzipped压缩后记,pdf格式.
半代数的半定规划松弛问题。
P.A.Parrilo,
摘要,后记,用gzipped压缩后记.
多项式函数最小化
P.A.Parrilo、B.Sturmfels,
http://www.arxiv.org/abs/math.OC/0103170
有关更多参考,请参阅http://hot.caltech.edu/math.html还有作者的网站。
反馈
对于评论、错误报告、鼓励、建议、投诉等。,请发送电子邮件至:sostools@cds.caltech.edu。您也可以在GitHub上执行此操作。
如果您将SOSTOOLS用于研究目的,我们很乐意听到它的消息,并且在参考指南中提到它。请给我们写信sostools@cds.caltech.edu
以下是bibtex条目,供引用:
@手动{便盆,author={A.Papachristodoulou、J.Anderson、G.Valmorbida、S.Prajna、P.Seiler、P.A.Parrilo、M.M.Peet和D.Jagt},title={{SOSTOOLS}:{MATLAB}}的平方和优化工具箱,注意={可从\texttt获得{https://github.com/oxfordcontrol/SOSTOOLS公司}},年份={2021},地址={\texttt{http://arxiv.org/abs/1310.4716}},}
以下是一些其他人编写的补丁和插件: