GQTPAR公司

在计算信赖域步长的基础上,我们提出了一种求解椭球约束下二次函数极小化问题的算法,并证明了该算法在有限迭代次数下能得到近似最优解。我们还考虑了该算法在信赖域牛顿法中的应用。特别地,我们证明了在合理的假设下,牛顿法生成的序列有一个极限点,它满足目标函数最小的一阶和二阶必要条件。对算法的Fortran实现GQTPAR的数值结果表明,GQTPAR在信赖域方法中是相当成功的。在我们的测试中,调用GQTPAR平均只需要1.6次迭代。


zbMATH中的参考文献(参考 305篇文章,1标准件)

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  1. Bahrami,Somayeh;Amini,Keyvan:精确确定一致非线性方程组的有效两步信赖域算法(2020)
  2. Brás,C.P.;Martínez,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年)
  3. Erway,Jennifer B.;Griffin,Joshua;Marcia,Roummel F.;Omheni,Riadh:用于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)
  4. Gao,Guohua;Jiang,Hao;Vink,Jeroen C.;van Hagen,Paul P.H.;Wells,Terence J.:分布式Gauss-Newton优化方法的Gauss-Newton信赖域解算器的性能增强(2020)
  5. Gould,Nicholas I.M.;Simoncini,Valeria:最小化正则二次子问题迭代算法的误差估计(2020)
  6. 蒋汝军;李,段:关于扩张信赖域子问题推广的圆锥松弛(2020)
  7. Nguyen,Van Bong;Nguyen,Thi Ngan;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)
  8. Taati,Akram;Salahi,Maziar:单二次约束二次优化问题的局部非全局极小化(2020)
  9. 王立炎;刘季军:扩散方程模型荧光团成像:分解与优化(2020)
  10. Adachi,Satoru;Nakatsukasa,Yuji:基于特征值的单约束非凸qqp算法与分析(2019)
  11. Amiri,Erfan A.;Craig,James R.;Hirmand,M.Reza:非等温相变数值模拟的信赖域方法(2019)
  12. Birgin,E.G.;Martínez,J.M.:无约束极小化的混合因子分解和三次正则化的类牛顿方法(2019)
  13. Brust,Johannes J.;Marcia,Roummel F.;Petra,Cosmin G.:具有低维线性等式约束的大规模拟牛顿信赖域方法(2019年)
  14. 关宇;朱德林:张量正交低阶近似的数值计算(2019)
  15. 广义baovester方程组(带约束的sylveng-trasse方程组,2019)
  16. 蒋汝军;李,段:广义信赖域子问题的新形式和有效算法(2019)
  17. Larson,Jeffrey;Menickelly,Matt;Wild,Stefan M.:无导数优化方法(2019年)
  18. Lee,Ching pei;Wright,Stephen J.:正则优化的不精确逐次二次逼近(2019)
  19. Nino Ruiz,Elias D.;Ardila,Carlos;Estrada,Jesus;Capacho,Jose:通过随机下降方向进行无约束优化的简化空间线搜索方法(2019年)
  20. Paternain,圣地亚哥;Mokhtari,Aryan;Ribeiro,Alejandro:基于牛顿的快速避开鞍点的非凸优化方法(2019)

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