TFOC公司

一阶二次曲线解算器的模板。TFOCS(发音为tee-fox)提供了一组Matlab模板或构建块,可用于为各种凸模型构造高效、定制的解算器,尤其包括稀疏恢复应用中使用的那些模型。它是由斯蒂芬·贝克尔、艾曼纽·J·坎迪斯和迈克尔·格兰特构思和撰写的。


zbMATH的参考文献(参考 115篇文章 引用,1标准件)

显示第1到第20个结果,共115个。
按年份排序(引用)
  1. Folberth,James;Becker,Stephen:非负约束凸优化的安全特征消除(2020)
  2. 阿霍霍霍什,马苏德:大规模凸优化的加速一阶方法:强凸性下的近似最优复杂性(2019)
  3. 鲍伟柱;阮新兰:用正则密度函数公式计算玻色-爱因斯坦凝聚体的基态(2019)
  4. Beck,Amir;Guttmann Beck,Nili:FOM——求解凸优化问题的一阶方法的MATLAB工具箱(2019)
  5. 弗里德兰德,迈克尔P.;麦克多,艾夫斯;庞廷基:极性卷积(2019)
  6. 刘天祥;庞廷基;Takeda,Akiko:一类非凸非光滑优化问题的凸逼近逐次差分法(2019)
  7. Lorenz,Dirk A.;Tran Dinh,Quoc:非平稳Douglas Rachford和交替方向乘数法:自适应步长和收敛性(2019)
  8. Renegar,James:双曲规划的加速一阶方法(2019)
  9. 孙天晓;Quoc,Tran Dinh:广义自洽函数:牛顿型方法的配方(2019)
  10. Tran Dinh,Quoc:非光滑约束凸优化的近端交替惩罚算法(2019)
  11. 温波;薛晓平:关于凸非光滑极小化问题外推的近端梯度算法迭代收敛性(2019)
  12. 王雷蒙K.W.;张晓科:函数数据的非参数算子正则化协方差函数估计(2019)
  13. Yu,Peiran;Pong,Ting Kei:带外推法的迭代重加权(\ell_1)算法(2019)
  14. 阿霍霍霍什,马苏德:最优次梯度方法:大规模线性反问题的计算特性(2018)
  15. Aravkin,Aleksandr Y.;Burke,James V.;Pillonetto,Gianluigi:具有稳定样条核的广义系统辨识(2018)
  16. 《大型机器学习方法》(Frank-Tou-learning,Botedal-Nocedal;2018)
  17. Irannejad,Maziar;Mahdavi Nasab,Homayoun:基于稀疏表示和字典学习的块匹配视频压缩(2018)
  18. 梁健;陈坤;林明;张长水;王飞:非均匀目标的稳健有限混合回归(2018)
  19. 陆兆松;陈晓军:有限收敛的正则化凸二次规划的广义共轭梯度法(2018)
  20. Park,Dohyung;Kyrillidis,Anastasios;Caramanis,Constantine;Sanghavi,Sujay:通过非凸矩阵分解,有效且可证明的低秩解(2018年)