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香蒜酱

swMATH ID: 20864
软件作者: 阿德里安·B·泰勒。;朱利安·亨德里克斯。;F.格利纳。
描述: 绩效评估工具箱(PESTO)的代码,其目的是简化对PEP方法的访问。PEP的数值最坏情况分析可以通过编写算法来执行,就像您要实现它们一样:复合凸优化的一阶方法的精确最坏情况性能。我们提供了一个框架,用于计算任何算法的精确最坏情况性能,这些算法属于一大类基于oracle的复合凸优化一阶方法,包括执行显式、投影、近似、条件和不精确(子)梯度步骤的算法。我们同时获得了严格的最坏情况保证和算法达到此最坏情况的优化问题的显式实例。我们通过将最坏情况的计算减少到求解凸半定程序来实现这一点,推广了Drori和Teboulle[13]以及作者[43]以前关于性能估计的工作。我们利用这些进展对邻近点算法以及快速邻近梯度、条件梯度、次梯度和交替投影方法的几种变体进行了更深入的分析。特别地,我们为最近点算法提出了一种新的分析最坏情况保证,它比以前已知的算法好两倍,并将条件梯度法的标准最坏情况保障提高了两倍以上。我们还展示了Kim和Fessler在[22]中提出的优化梯度方法如何通过合并投影或近似算子进行扩展,这导致了一种算法在最坏情况下的收敛速度是标准加速近似梯度方法[2]的两倍
主页: https://github.com/AdrienTaylor/Performance-Eestimation-工具箱
源代码:  https://github.com/AdrienTaylor/Performance-Eestimation-工具箱
关键词: 凸优化;复合凸优化;一阶方法;最坏情况分析;性能评估;半定规划;凸插值
相关软件: 雅尔米普;塞杜米;取消锁定BoX;莫塞克;CVX公司;传奇;GitHub公司;Wasserstein甘;TensorFlow公司;圆形包装;开普勒98;TSSOS公司;RepnComp公司;间隙;快速排序;日本宇宙航空公司;数字多样性;SDPT3系统;数学软件;AlexNet公司
引用于: 49文件
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88位作者引用

12 阿德里安·B·泰勒。
5 艾蒂安·德克勒克
5 尤尔·德罗里
5 杰弗里·费斯勒。
5 弗朗索瓦·格利尼
5 金东桓
4 朱利安·亨德里克斯。
4 欧内斯特·K·刘。
Aleksandr V.加斯尼科夫。
2 阿巴斯扎德佩瓦蒂,哈迪
2 弗朗西斯·巴赫。
2 Laurent Lessard
2 奥赞·奥克坦
2 穆斯林扎马尼
1 乔纳斯·阿德勒
1 穆罕默德·阿尔库萨。
1 西蒙·R·阿里奇。
1 阿扎姆·阿斯尔
1 穆罕默德·巴希尔
1 塞巴斯蒂安·巴内特
1 鲍旭灿
1 马蒂厄·巴雷
1 斯蒂芬·贝克尔。
1 卡罗来纳州贝格林
1 杰罗姆·博尔特
1 埃米利亚诺·达尔安内塞
1 亚历山大·阿斯普雷蒙特
1 丁正涛
1 东、镇
1 拉杜·亚历山大·德拉戈米尔
1 Dvinskikh博士。
1 Dvurechensky,Pavel E。
1 阿德里安·法布雷
1 马亚尔·法兹利亚布
1 奥兰·甘诺
1 蓬图斯·吉塞尔森
1 罗杰·格罗斯
1 顾国勇
1 罗伯特·汉纳
1 迪迪埃·亨利昂
1 罗兰·希尔德布兰德
1 胡斌
1 弗兰克·尤策勒
1 乔丹、迈克尔·欧文
1 约翰·卡尔松
1 科瓦列夫,D.A。
1 李忠国
1 梁中超
1 费利克斯·利德
1 彼得·马斯
1 利亚姆·马登
1 曼弗雷德·莫拉里
1 Céline鼠标
1 迈克尔·奥弗顿。
1 考特尼·帕奎特
1 埃利奥特·帕奎特
1 昌宇公园
1 公园,吉祥
1 费比安·佩德雷戈萨
1 维克多·普雷西亚多。
1 本杰明·雷赫特
1 亚历杭德罗·里贝罗。
1 贾诺什·里格
1 里恩,阿克塞尔
1 萨维里奥·萨尔佐
1 Schönlieb、Carola Bibiane
1 彼得·塞勒。
1 弗拉基米尔·斯波科尼。
1 Fedor Sergeevich Stonyakin
1 Tam,Matthew K。
1 Tan、Sandra S.Y。
1 谭文森特·严复
1 塞巴斯蒂安,塔皮亚·加西亚
1 马克·特布勒
1 泰林,A.I。
1 雅科夫·瓦伊斯堡
1 弗兰克·瓦勒滕
1 巴特·范梅里恩博尔
1 Varvitsiotis,Antonios E。
1 阿特姆·瓦辛
1 西尔维娅·维拉
1 Vũ,Bng科特迪瓦
1 安吉丽卡·威格尔
1 阿西娅·威尔逊(Ashia C.Wilson)。
1 杨俊峰
1 尹沃涛
1 张国栋
1 张慧

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