LBFGS-B公司

算法778:L-BFGS-B Fortran子程序在大规模有界约束优化中的应用L-BFGS-B是一种有限内存算法,用于求解具有简单变量边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。(资料来源:http://plato.asu.edu)


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  1. 布鲁斯特,约翰内斯J。;马西娅,鲁梅尔F。;佩特拉,科斯明G。;Saunders,Michael A.:线性等式约束下的大规模优化(2022)
  2. 陈、郑;刘,刘;穆,林:用深层神经网络方法求解线性输运方程(2022)
  3. 方、梁;范德维尔,斯蒂芬;Meyers,Johan:求解大规模偏微分方程约束最优控制问题的并行时间多重打靶算法(2022)
  4. 吉安内利,路易吉;斯格罗,皮尔波洛;布朗,乔纳森;帕劳努,格奥尔赫·索林;帕特诺斯特罗,毛罗;帕拉迪诺,伊丽莎白;Falci,Giuseppe:量子技术的最佳控制和强化学习方法教程(2022)
  5. Gorissen,Bram L.:内点方法可以利用凸分段线性函数的结构并应用于放射治疗(2022)
  6. 霍夫曼S。;Borzì,A:训练显式RK神经网络的序列二次哈密顿算法(2022)
  7. 梁秀波;王国强;Yu,Bo:大规模非凸BQP(2022)的约化近点同伦方法
  8. 庞斯·海因斯特罗扎,A.-N。;小德鲁斯,保罗L.J。;Torres-Méndez,L.Abril:恢复水下场景中获取图像的概率方法(2022)
  9. Saul,Lawrence K.:用于挖掘稀疏数据零点的非线性矩阵分解(2022)
  10. 斯蒂克伦,约书亚;奥伯廷,雅各布;陈克南;那迦拉朱,维德希什里;Fiondella,Lance:用于精确有效模型拟合的多阶段算法设计(2022)
  11. 托斯卡诺·帕尔梅林,索尔;Frazier,Peter I.:具有昂贵被积函数的贝叶斯优化(2022)
  12. 蔡、宗如;洪家民;Lio,Y.L。;蒋介石,朱云佑;Ng,H.K.T.:使用最小极值分布辅助信息的非参数控制图(2022年)
  13. 范德梅尔,雷姆科;奥斯特里,科尼利斯W。;Borovykh,Anastasia:用神经网络求解偏微分方程的最优加权损失函数(2022)
  14. 春药,罗卢卡;卡塔琳娜,博朗盖;Alemany,Ramon:Sarmanov distribution for modeling Dependency of the frequency and average severity of insurance claims(2022年),用于建模保险索赔频率和平均严重程度之间相关性的Sarmanov分布
  15. 巴吉洛夫,阿迪尔·M。;塔赫里,索纳;Cimen,Emre:大规模聚类线性回归的增量DC优化算法(2021)
  16. 贝克,尼古拉斯;迪贝纳迪诺,埃琳娜;Mailhot,Mélina:多元极值期望值的半参数估计(2021)
  17. 比,马可;汉巴克斯,朱利安;弗拉维奥桑蒂;特拉平,卢卡:测试g和h分布边界上的参数限制:模拟方法(2021)
  18. 奥列克西别兹诺夫;阿佩尔,丹尼尔:标量波动方程的Hermite间断Galerkin覆盖网格方法(2021)
  19. Borges,Patrick:应用子宫颈癌数据评估长期存活者的对数逻辑危险函数转折点(2021)
  20. 布鲁斯特,约翰内斯J。;狄子超(温迪);莱弗,斯文;Petra,Cosmin G.:结构化BFGS矩阵的紧表示(2021)

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