SDPA公司

SDPA(semi-definiteprogramming Algorithm)是基于原-对偶内点法求解SDPs的最有效、最稳定的软件包之一。它充分利用了给定问题的稀疏性。SDPA有一些变体;


zbMATH参考文献(167篇文章引用)

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  1. Cifuntes,迭戈;Kahle,Thomas;Parrilo,Pablo:Macaula2的平方和(2020)
  2. David de Laat:能量最小化中的矩方法:Riesz最小能量问题的新界(2020)
  3. Kobayashi,Ken;Takano,Yuich:求解混合整数半定优化问题的分枝切割算法(2020)
  4. Percenter,Frank;Parrilo,Pablo A.:通过Jordan代数对半定规划的降维(2020)
  5. 钱迅;廖立志;孙杰:凸半定规划仿射尺度算法的全局收敛策略(2020)
  6. 孙德峰;托赫,金川;袁,盐城;赵新元:SDPNAL+:带约束半定规划的Matlab软件(1.0版)(2020年)
  7. Cafuta,Kristijan:非对称变量中非交换多项式的Hermitian平方和分解(2019)
  8. Ito,Naoki;Kim,Sunyoung;Kojima,Masakzu;Takeda,Akiko;Toh,Kim Chuan:算法996:BBCPOP:具有二元、框和互补约束的多项式优化问题的稀疏双非负松弛(2019)
  9. Kimizuka,Masaki;Kim,Sunyoung;Yamashita,Makoto:通过LP和SOCP松弛和重新调度方法解决时间离散化的池问题(2019年)
  10. Komeiji,Hikaru;Kim,Sunyoung;Yamashita,Makoto:关于ADMM有限终止条件及其在SOS多项式可行性问题中的应用(2019)
  11. Magron,Victor;Safey El-Din,Mohab;Schweighofer,Markus:非负一元多项式加权平方和分解算法(2019年)
  12. 孙天晓;Quoc,Tran Dinh:广义自洽函数:牛顿型方法的配方(2019)
  13. 应用于面部控制(2019年)
  14. 赵瑞杰;赖小平;洪晓颖;林志平:基于矩阵的二维FIR滤波器最小范数设计的IRLS算法(2019)
  15. Curchod,Florian J.;Johansson,Markus;Augusiak,Remigiusz;Hoban,Matty J.;Wittek,Peter;Acín,Antonio:单个纠缠系统是非局部关联和认证随机数的无界来源(2018)
  16. Gally,Tristan;Pfetsch,Marc E.;Ulbrich,Stefan:求解混合整数半定规划的框架(2018)
  17. Roux,Pierre;Iguernlala,Mohamed;Conchon,Sylvain:控制命令软件验证的非线性算法程序(2018)
  18. Roux,Pierre;Voronin,Yuen Lam;Sankaranarayanan,Sriram:验证多项式不变量的数值半定规划解算器(2018)
  19. Victor Magron,Mohab Safey El-Din:RealCertificate:认证非负性的枫木包装(2018)阿尔十四
  20. Anderson,Peter D.;Kruczenski,Martin:晶格中的循环方程和自举方法(2017)

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