HSL-VF05型

用Lanczos方法求解信赖域子问题。椭球信赖域内二次函数的近似极小化是许多非线性规划方法中的一个重要子问题。当变量数目较多时,最常用的策略是跟踪共轭梯度迭代的路径,要么收敛,要么直到到达信赖域边界。一旦遇到边界,我们将研究继续这个过程的方法。关键是要观察到当前生成的Krylov子空间中的信赖域问题有一个非常特殊的结构,这使得它能够非常有效地得到解决。我们将新策略与现有方法进行了比较。生成的软件包作为HSL-VF05在Harwell子程序库中可用。


zbMATH中的参考文献(参考文献68篇,1标准件)

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  1. 阿加瓦尔,纳曼;博马尔,尼古拉斯;布林,布莱恩;Cartis,Coralia:流形上立方体的自适应正则化(2021)
  2. 柯蒂斯,弗兰克E。;罗宾逊,丹尼尔P。;罗耶,克莱门特W。;Wright,Stephen J.:非凸优化具有强二阶复杂度保证的信赖域Newton-CG(2021)
  3. 霍夫曼,亚历山大;蒙蒂勒,瓦迪姆;Bellis,Cédric:PDE约束优化的无惩罚方法:应用于逆波问题(2021)
  4. 贾忠孝;Wang,Fa:信赖域子问题的广义Lanczos信赖域方法的收敛性(2021)
  5. 布拉斯,C.P。;马丁内斯,J.M。;Raydan,M.:使用可分离立方建模和无矩阵子空间最小化的大规模无约束优化(2020)
  6. 卡蒙,耶;Duchi,John C.:非凸二次极小化的一阶方法(2020)
  7. 邱,阮惠;黎文宪;Trang,Nguyen Thi-quoynh:具有一个或两个二次不等式约束的二次规划的倾斜稳定性(2020)
  8. 欧文,詹妮弗B。;格里芬,约书亚;马西娅,鲁梅尔F。;Omheni,Riadh: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)
  9. 古尔德,尼古拉斯I.M。;Simoncini,Valeria:最小化正则二次子问题迭代算法的误差估计(2020)
  10. 阮,范邦;阮志安;Sheu,Ruey Lin:单位球面上受两个齐次二次不等式约束的二次型极小化的强对偶性(2020)
  11. 塔提,阿克兰;Salahi,Maziar:关于单二次约束二次优化问题的局部非全局极小化(2020)
  12. 王久林;夏勇:缩小信赖域子问题局部非全局极小化充要条件的差距(2020)
  13. 徐鹏;鲁斯塔,弗雷德;Mahoney,Michael W.:非精确Hessian信息下非凸优化的牛顿型方法(2020)
  14. 阿达奇,佐藤;Nakatsukasa,Yuji:基于特征值的单约束非凸qqp算法与分析(2019)
  15. 卡蒙,耶;杜奇,约翰:梯度下降找到立方正则化非凸牛顿步(2019)
  16. 费里尼,法比奥;特拉维西,埃米利亚诺;贝洛蒂,皮埃特罗;安东尼奥·弗朗吉奥尼;格莱斯纳,安布罗斯;古尔德,尼克;利伯蒂,利奥;洛迪,安德里亚;守财奴,露丝;米特尔曼,汉斯;萨希尼迪斯,尼古拉斯诉。;维格斯泰克;Wiegele,Angelika:QPLIB:二次规划实例库(2019)
  17. 黄宝华;马长峰:一类带范数不等式约束的广义Sylvester转置矩阵方程的最小二乘解(2019)
  18. 宋立强;杨伟宏:扩展信赖域子问题的块Lanczos方法(2019)
  19. 塔提,A。;Salahi,M.:一种基于共轭梯度的单约束二次规划问题的算法(2019)
  20. 周,W。;Akrotirianakis公司。;耶克塔拉姆,S。;Griffin,J.D.:非凸优化的无矩阵线搜索算法(2019)