SQOPT公司

sqopt7用户指南:大规模线性和二次规划软件。SQOPT是一个在等式和不等式约束下最小化凸二次函数的软件包。SQOPT也可用于线性规划和寻找一组线性等式和不等式的可行点。SQOPT使用两阶段的主动集简化Hessian方法。它在自由度相对较少的问题上最有效(例如,如果只有一些变量出现在二次项中,或者活动约束和边界的数量几乎与变量的数量一样大)。但是,与以前版本的SQOPT不同,它对自由度没有限制。SQOPT主要用于具有稀疏约束矩阵的大型线性和二次型问题。目标函数中的二次项1/2x'Hx由一个用户子程序表示,该子程序返回给定向量x的乘积Hx。SQOPT始终使用稳定的数值方法,包括一个可靠的基包(用于保持基矩阵的稀疏LU因子)、实用的反简并程序scaling,以及任何数量的约束和变量的弹性边界。SQOPT是用于大规模非线性约束优化的SNOPT包的一部分。源代码是可重入的,适用于任何使用Fortran 77、90或95编译器的计算机。(f2c翻译可以与C编译器一起使用)SQOPT可以从Fortran、C或Matlab的驱动程序中调用。它也可以作为一个独立的包,读取商业数学编程系统使用的MPS格式的数据。


数学参考文献

显示第1到17个结果,共17个。
按年份排序(引用)

  1. 赵亚青;邦德尔,霍华德:广义套索解路径及其在空间变系数回归中的应用(2020)
  2. Lee,Jaeeun;Chen,Jie:利用测序数据进行DNA拷贝数研究的惩罚回归方法(2019)
  3. 修先超;刘万全;李玲;孔令晨:非凸融合回归问题的乘子交替方向法(2019)
  4. Guerra,Telma;Catarino,Catarina;Mestre,Tania;Santos,Sara;Tiago,Jorge;Sequeira,Adélia:三维几何中非牛顿血流模拟的数据同化方法(2018)
  5. 林天一;马世谦;张树忠:一种基于外梯度的交替方向法求解凸极小化问题(2017)
  6. Forsgren,Anders;Gill,Philip E.;Wong,Elizabeth:凸二次规划的原始和对偶活动集方法(2016)
  7. Curtis,Frank E.;Han,Zheng;Robinson,Daniel P.:大规模凸二次优化的全局收敛原-对偶主动集框架(2015)
  8. Gill,Philip E.;Wong,Elizabeth:凸和一般二次规划方法(2015)
  9. Herceg,M.;Jones,C.N.;Morari,M.:用于快速MPC的主动集方法的主导速度因子(2015)
  10. 韩晓聪;Zingg,David W.:用于气动外形优化的自适应几何参数化(2014)
  11. Li,Xinxin;Mo,Lili;Yuan,Xiaoming;Zhang,Jianzhong:稀疏群和融合LASSO模型的线性化交替方向乘数法(2014)
  12. Bondell,Howard D.;Reich,Brian J.:同步回归收缩、变量选择和OSCAR预测因子的监督聚类(2008)
  13. Tibshirani,Robert;Wang,Pei:使用融合套索对CGH数据进行空间平滑和热点检测(2008)
  14. Friedman,Jerome;Hastie,Trevor;Höfling,Holger;Tibshirani,Robert:路径坐标优化(2007)
  15. Schröder,Andreas:接触问题的误差控制自适应(h)和(hp)-有限元方法及其在生产工程中的应用。(2006年)
  16. 罗伯特提比拉尼;桑德斯,迈克尔;罗塞特,萨哈隆;朱,吉;奈特,基思:通过融合套索稀疏和光滑(2005)
  17. 哦,Seyung;Yun,Jae Heon;Chung,Sei Young:蛋白质序列到结构映射的二次近似。(2003年)