L-BFGS-B型

算法778:大规模有界约束优化的L-BFGS-B Fortran子程序。L-BFGS-B是一种有限内存算法,用于求解变量有简单界的大型非线性优化问题。它适用于难以获得Hessian矩阵信息的问题,或大型密集问题。L-BFGS-B也可以用于无约束问题,在这种情况下,它的性能与它的前辈算法L-BFGS(Harwell例程VA15)类似。该算法在fortran77中实现。


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  1. 布鲁斯特,约翰内斯J。;马西娅,鲁梅尔F。;佩特拉,科斯明G。;Saunders,Michael A.:线性等式约束下的大规模优化(2022)
  2. 方、梁;范德维尔,斯蒂芬;Meyers,Johan:求解大规模偏微分方程约束最优控制问题的并行时间多重打靶算法(2022)
  3. Gorissen,Bram L.:内点方法可以利用凸分段线性函数的结构并应用于放射治疗(2022)
  4. 托斯卡诺·帕尔梅林,索尔;Frazier,Peter I.:具有昂贵被积函数的贝叶斯优化(2022)
  5. Borges,Patrick:应用子宫颈癌数据评估长期存活者的对数逻辑危险函数转折点(2021)
  6. 布鲁斯特,约翰内斯J。;狄子超(温迪);莱弗,斯文;Petra,Cosmin G.:结构化BFGS矩阵的紧表示(2021)
  7. 陈浩;张明光;汉,岚山;Lim,Alvin:带符号约束的分层营销组合模型(2021)
  8. 达尔玛瓦拉姆,桑杰:球形流体膜的量规固定程序及其在计算中的应用(2021)
  9. 埃克,大卫;Forsgren,Anders:边界约束优化内点法方程组的近似解(2021)
  10. 福斯伦德,罗伯特;斯尼斯,安德斯;Larsson,Stig:基于粉末床的添加剂制造中优化加热的贪婪算法(2021)
  11. 加芙罗夫,阿斯卡尔;维娜,汤姆;Brejová,Broňa:(k)-mer频率的概率模型(扩展摘要)(2021)
  12. 加加多,迭戈;阿尔伯托,梅尔卡多;穆尼奥斯,胡安·卡洛斯:线性Kuramoto-Sivashinsky方程反扩散系数的识别(2021)
  13. 吉罗拉米,马克;发热,埃基;阴、葛;Cirak,Fehmi:观测数据和模型预测相干合成的统计有限元法(statFEM)(2021年)
  14. 格罗斯特,安托万;考恩·里弗斯,亚历山大一世。;图图诺夫,拉苏尔;格里菲斯,瑞安里斯;王军;Bou Ammar,Haitham:我们是否忘记了贝叶斯优化中的组合优化?(2021年)
  15. 汉努卡宁,安蒂;努蒂,海夫涅;Perkkiö,Lauri:确定铁损分布的反热源问题和实验设计(2021)
  16. 霍瓦特,布兰卡;穆古鲁扎,艾特;Tomas,Mehdi:深度学习波动性:在(粗略)波动率模型中定价和校准的深层神经网络视角(2021)
  17. 科利尼,康拉德;比恩蒂内斯,保罗;Di Napoli,Edoardo A.:具有最佳收敛速度的有理谱滤波器(2021)
  18. 马,陈欣;贾吉,马丁;柯蒂斯,弗兰克E。;斯雷布罗,内森;Takáč,Martin:一个用于结构化机器学习的加速通信有效原始-对偶优化框架(2021)
  19. 米图什,塞巴斯蒂安K。;芬克,西蒙W。;Kuchta,Miroslav:混合FEM-NN模型:将人工神经网络与有限元方法相结合(2021)
  20. Muñoz Grajales,Juan Carlos:有限区间上某些KdV型方程的非齐次边值问题:数值方法(2021)

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