×

CppAD公司

swMATH ID: 4866
软件作者: Bradley M.贝尔。;詹姆斯·V·伯克。
描述: 隐函数与最优值的算法微分在应用优化中,了解最优值对结构参数变化的敏感性通常是至关重要的。应用包括参数优化、鞍点问题、Benders分解和多级优化。本文采用一种已知的自动微分(AD)技术来获得隐式定义函数的导数,以应用于最优值函数。我们开发的公式非常适合于评估最优值的一阶和二阶导数。结果是,这种方法大大节省了时间和内存。使用ADOL-C和CppAD包的Benders分解示例证明了节省的成本。其中包括一些用于这些比较的源代码,以帮助测试其他硬件和编译器、其他AD包以及ADOL-C和CppAD的未来版本。源代码还可以帮助实际应用程序实现该方法。此外,它还演示了如何在同一源代码中使用多个C++操作符重载AD包。这为浮点类型是C++模板参数的数字例程的编码提供了动力。
主页: http://www.coin-or.org/CppAD/
关键词: 自动微分牛顿法迭代过程隐函数参数化编程C++模板函数青少年-CCppAD公司
相关软件: 伊波特青少年-CSCIP公司MINL库艾根CPLEX公司R(右)斯坦TMB公司锥齿轮AMPL公司COIN或FADBAD公司++林多邦明ADIC公司娴熟AD模型生成器ADMB公司高铁
引用于: 39文件
全部的 前5名

82位作者引用

8 安布罗斯·格雷克斯纳(Ambros M.Gleixner)。
5 本杰明·米勒
4 蒂莫·伯托尔德
费利佩·塞拉诺
2 Joel A.E.Andersson。
2 Bradley M.贝尔。
2 瓦格纳·雨果·博纳
2 莫里茨·马蒂亚斯·迪尔
2 马克西姆·加斯
2 劳雷亚诺,亨里克·阿帕雷西多
2 德克·勒比耶兹
2 安德烈·洛迪
2 穆尼奥斯,冈萨罗
2 里卡多·拉斯穆森(Ricardo Rasmussen Petterle)
2 Jochen Siehr公司
2 特里斯坦·范·列文
2 斯特凡·韦尔特
1 约翰·奥凯森
1 阿列克桑德·亚拉夫金。
1 特拉维斯·阿斯坎
1 叶卡捷琳娜·奥尔
1 基斯·乔斯特·巴滕堡
1 Baydin,Atm Günesh
1 朱莉·贝萨克
1 克里斯蒂安·比肖夫。
1 雅克·Błaszczyk
1 詹姆斯·V·伯克。
1 埃尔维·乔里斯
1 埃马纽埃尔·科彻
1 达席尔瓦,吉尔赫默P。
1 达席尔瓦,何塞·路易斯·帕迪尔哈
1 德利钦特,贝诺特
1 弗拉德·杜米特里
1 恩西乌,P。
1 亚伯拉罕·弗拉克斯曼。
1 福勒,罗伯特
1 洛朗·格鲍德
1 Joris J.M.Gillis。
1 哈拉尔德·赫尔德
1 罗宾·霍根。
1 Greg霍恩
1 保罗·D·霍夫兰。
1 黄,魏
1 科林·尼尔·琼斯
1 简·克伦奎斯特
1 巴特·库比卡(Bartłomiej Jacek)
1 克什提吉·库尔什什塔
1 J.Nathan Kutz
1 彼得·利斯托夫
1 安德烈亚斯·伦德尔
1 Wolfram Jérôme路德
1 马骏
1 麦金太尔,K。
1 斯蒂芬·J·马赫。
1 西蒙·马雷茨克
1 Richard Kipp马丁
1 皮埃尔·马丁农
1 埃米利奥·莫利纳
1 纳拉亚南,斯里·哈里·克里希纳
1 博亚娜·诺里斯
1 亚伦·奥斯古德·齐默尔曼
1 吉尔赫梅·帕雷拉·达席尔瓦
1 巴拉克·A·皮尔默特。
1 佩德罗索、若昂·佩德罗
1 勒内·爱德华·普莱西克斯
1 阿列克谢·安德烈耶维奇·拉杜尔
1 拉米雷斯,Héctor C。
1 詹姆斯·罗林斯。
1 保罗·贾斯汀亚诺·朱·里贝罗。
1 西勒曼,M。
1 杰弗里·马克·西斯金德
1 多米尼克·斯坎达
1 埃米尔·安斯基。
1 沃伊切赫·Szynkiewicz
1 塞萨尔·奥古斯托·塔科内利
1 乔纳斯·昂格尔
1 斯特凡·维格尔斯克
1 Jon C.韦克菲尔德。
1 塔皮奥·韦斯特伦德
1 弗·伍兹。
1 谢尔盖·扎苏金
1 埃琳娜·扎苏基纳

按年份列出的引文