SDPARA公司

算法925:具有稀疏Schur补矩阵的半定规划问题的并行求解器:SDPARA:半定规划算法并行版本。半定规划算法(SDPA)是一种基于原-对偶内点法求解半定程序的高效计算机软件。然而,在许多应用程序中,一些sdp变得越来越大,SDPA无法在单个处理器上求解。在应用于大规模sdp的SDPA的执行中,Schur补矩阵及其Cholesky分解的计算消耗了大部分的计算时间。SDPARA(semi-defined Programming Algorithm paRAllel version)是SDPA在多处理器和分布式内存上的并行版本,它用MPI和ScaLAPACK并行实现这两个部分。数值结果表明,在64个处理器组成的PC机群上,SDPARA在不损失SDPA稳定性的前提下,可以实现大规模SDP的高扩展性。


zbMATH参考文献(参考 18篇文章 参考,1标准件)

显示第1至18个结果,共18个。
按年份排序(引用)

  1. Dickinson,Peter J.C.;Povh,Janez:多项式二次曲线优化的新近似层次(2019)
  2. 和基于Colin的控制器性能验证(基于Colin,2017;基于Colin的性能优化)
  3. Fujisawa,Katsuki;Endo,Toshio;Yasui,Yuichiro:《后peta规模超级计算机上超大规模图形的高级计算和优化基础设施》(2016)ioport公司
  4. Wittek,Peter:算法950:Ncpol2sdpa——非交换变量多项式优化问题的稀疏半定规划松弛(2015)
  5. 抽象解释学(Thomas Goutélélé2012;Thomas-Gautélélélél;Thomas-Gautélélè;Thomas-Gautélélèlè
  6. Koch,Thorsten;Ralphs,Ted;Shinano,Yuji:我们能用一百万个核来解一个整数程序吗?(2012年)
  7. Sivaramakrishnan,Kartik Krishnan;Mitchell,John E.:半定规划的割平面方法的性质(2012)
  8. Yamashita,Makoto;Fujisawa,Katsuki;Fukuda,Mituhiro;Kobayashi,Kazuhiro;Nakata,Kazuhide;Nakata,Maho:SDPA家族解决大规模SDP的最新发展(2012)
  9. Yamashita,Makoto;Fujisawa,Katsuki;Fukuda,Mituhiro;Nakata,Kazuhide;Nakata,Maho:算法925,具有稀疏Schur补码矩阵的半定规划问题并行求解器(2012)
  10. Ivanov,I.D.;de Klerk,E.:分布式内存集群上基于CSDP的半定规划求解器的并行实现(2010)
  11. Sivaramakrishnan,Kartik Krishnan:块角半定程序的并行内点分解算法(2010)
  12. Peña,Javier F.;Vera,Juan C.;Zuluaga,Luis F.:利用多项式规划中的等式(2008年)
  13. Joseph-bor-a-Young-sdg并行结构实现方法
  14. 藤泽,胜木;中田,和藏;山下,Makoto;福田,三井:SDPA项目:解决大规模半定方案(2007年)
  15. 大比例尺程序;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺;大比例尺
  16. Nayakkankuppam,Madhu V.:并行求解大规模半定规划(2007)
  17. Fujisawa,Katsuki;Fukuda,Mituhiro;Nakata,Kazuhide:通过矩阵完成预处理稀疏半定程序(2006)
  18. Fujisawa,Katsuki;Kojima,Masakzu;Takeda,Akiko;Yamashita,Makoto:通过网格和集群计算解决大规模优化问题(2004)