波布拉诺

Poblano是求解无约束非线性优化问题的大规模算法的Matlab工具箱。Poblano中的算法只需要一阶导数信息(例如,标量值目标函数的梯度),因此可以扩展到非常大的问题。Poblano开发的驱动应用程序是数据分析应用程序(文献计量分析、社会网络分析、化学计量学等)中的张量分解。Poblano优化器寻找具有向量输入的标量值目标函数的局部极小值。所有Poblano优化器都需要目标函数的梯度(即一阶导数)。优化器收敛到梯度近似为零的静止点。利用满足强Wolfe条件的线性搜索保证Poblano优化算法的全局收敛性。Poblano中的优化方法包括几种非线性共轭梯度法(Fletcher-Reeves,Polak-Ribiere,Hestenes-Stiefel),一种使用BFGS更新来近似二阶导数信息的有限内存拟牛顿法,以及利用有限差分逼近二阶导数信息的截断牛顿法。


zbMATH中的参考文献(参考文献12条)

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  1. 德斯特克,汉斯;何云辉:Anderson加速度、Nesterov加速度和非线性GMRES的渐近线性收敛速度(2021)
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  11. De Sterck,Hans:非线性GMRES优化的最速下降预处理。(2013年)
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