L-BFGS

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. 基于Masivani的近似预处理方法;基于Massioviano的近似预处理方法;基于Masivania-2020的近似方法
  2. Andrei,Neculai:无约束优化的Hessian有限差分对角逼近(2020)
  3. Andrei,Neculai:无约束优化的双参数自调整无记忆BFGS方法(2020)
  4. Andrei,Neculai:基于自标度无记忆Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno方法的新共轭梯度算法(2020)
  5. Asl,Azam;Overton,Michael L.:一类非光滑凸函数的Armijo-Wolfe线搜索梯度法分析(2020)
  6. Berahas,Albert S.;Takáč,Martin:机器学习的鲁棒多批次L-BFGS方法(2020)
  7. Bouzid,Mouaouia Cherif;Salhi说:将矩形包装到固定尺寸的圆形容器中:构造性和元启发式搜索方法(2020年)
  8. Chandramouli,Pranav;Memin,Etienne;Heitz,Dominique:4D大比例尺湍流变分数据同化与动力学误差模型(2020)
  9. de Zordo Banliat,M.;Merle,X.;Dergham,G.;Cinnella,P.:不确定湍流模型下压气机叶栅流动的贝叶斯模型情景平均预测(2020年)
  10. 达尔玛瓦拉姆,桑杰;佩罗蒂,路易吉E.:变形介质上相互作用粒子的拉格朗日公式(2020)
  11. Erway,Jennifer B.;Griffin,Joshua;Marcia,Roummel F.;Omheni,Riadh:用于训练响应的信赖域算法:使用不确定Hessian近似的机器学习方法(2020)
  12. Gonçalves,M.L.N.;Prudence,L.F.:关于向量优化的Hager-Zhang共轭梯度法的扩展(2020)
  13. Kylasa,Sudhir;Fang,Chih Hao;Roosta,Fred;Grama,Ananth:机器学习的并行优化技术(2020)
  14. Li,Min:一个接近无记忆BFGS拟牛顿法的三项Polak-Ribière-Polyak共轭梯度法(2020)
  15. 刘泽贤;刘红伟;戴玉红:无约束优化的改进戴口共轭梯度算法(2020)
  16. McKenna,Sean A.;Akhriev,Albert;EchevríA Ciaurri,David;Zhuk,Sergiy:用于参数估计和产量预测的储层性质的有效不确定性量化(2020年)
  17. Nguyen Thanh,Vien Minh;庄晓颖;Rabczuk,Timon:有限变形超弹性的深能量方法(2020)
  18. Nikooinejad,Amir;Wang,Wenyi;Johnson,Valen E.:使用反矩先验的生存数据的贝叶斯变量选择(2020)
  19. Rutkowski,Mariusz;Gryglas,Wojciech;Szumbarski,Jacek;Leonardi,Christopher;aniewski Wołk,Łukasz:使用伴随格子Boltzmann方法的扑翼开环最优控制(2020)
  20. Schneider,Matti:非线性共轭梯度法的动力学观点及其在基于FFT的计算微观力学中的应用(2020)

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