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pro vyhledávání: '"Otimização irrestrita"'
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Orientador: Sandra Augusta Santos Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: Neste trabalho estudamos alguns métodos iterativos para resolver o
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4e4f107fa52af119b5e279e7b9fae22c
https://doi.org/10.47749/t/unicamp.2017.984664
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Orientador: Sandra Augusta Santos Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: O método de feixes em níveis tem se mostrado um algoritmo robusto para probl
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::90be82e896e05a176bdc325f380a0d0c
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Orientador: Sandra Augusta Santos Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: Em matemática, o termo "otimização" é usado para referir-se àqueles problema
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::083ab577e38dce3bbffa6b61a7ceec1f
https://doi.org/10.47749/t/unicamp.2019.1092009
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Autor:
Souza, Danilo Rodrigues de
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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG
Universidade Federal de Goiás (UFG)
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Os métodos de gradiente conjugado não-lineares são métodos de primeira ordem reconhecidamente eficientes para resolver problemas de otimização irrestritos. Em particular, o método de Dai–Yuan (DY), introduzido nos final dos anos 90, é um do
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::0d2c8277ab5e31c2cc24dd1694dfab85
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/9370
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Orientadores: Sandra Augusta Santos, Lucas Eduardo Azevedo Simões Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: A otimização não suave é um ramo da otimiza
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cd35176ad034438f7caca43a035feeb3
Autor:
Ferraz, Bruna Alves [UNESP]
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Repositório Institucional da UNESPUniversidade Estadual PaulistaUNESP.
Submitted by Bruna Alves Ferraz (bruna.alves.ferraz@gmail.com) on 2018-01-12T12:56:17Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_BrunaAF.pdf: 1135818 bytes, checksum: 02e01c1ac05f20f13657b40ed7d959fe (MD5)
Rejected by Adriana Aparecida Puerta null (dripu
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http://hdl.handle.net/11449/152486
Autor:
Ferraz, Bruna Alves [UNESP]
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Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::1c27dca35c0c237f71491adca4e5b716
Autor:
Ernesto G. Birgin, José Mario Martínez
Publikováno v:
Repositório Institucional da USP (Biblioteca Digital da Produção Intelectual)
Universidade de São Paulo (USP)
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Universidade de São Paulo (USP)
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Cubic-regularization and trust-region methods with worst-case first-order complexity $O(\varepsilon^{-3/2})$ and worst-case second-order complexity $O(\varepsilon^{-3})$ have been developed in the last few years. In this paper it is proved that the s
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::800ed748e359fd8a76f5d7c0567f089a
Autor:
Ernesto G. Birgin, Ph. L. Toint, Sandra A. Santos, José Mario Martínez, John Lenon Cardoso Gardenghi
Publikováno v:
Repositório Institucional da USP (Biblioteca Digital da Produção Intelectual)
Universidade de São Paulo (USP)
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Universidade de São Paulo (USP)
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The worst-case evaluation complexity for smooth (possibly nonconvex) unconstrained optimization is considered. It is shown that, if one is willing to use derivatives of the objective function up to order p (for p≥ 1 ) and to assume Lipschitz contin
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0c6ca95f51fce993c42c36eb0a9ae39b
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
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Orientadores: Sandra Augusta Santos, Elias Salomão Helou Neto Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: O método amostral de gradientes (GS) é um algoritmo recent
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::86e88a6533fa52b0aa2be8ca5730f62d