Zobrazeno 1 - 10
of 127
pro vyhledávání: '"Positive-definite matrix completion"'
Autor:
Yamashita, Nobuo1 nobuo@i.kyoto-u.ac.jp
Publikováno v:
Mathematical Programming. Sep2008, Vol. 115 Issue 1, p1-30. 30p. 2 Charts, 5 Graphs.
Publikováno v:
In Parallel Computing 2006 32(1):24-43
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yu-Hong Dai, Nobuo Yamashita
Publikováno v:
Journal of the Operations Research Society of China. 2:39-56
Based on the idea of maximum determinant positive definite matrix completion, Yamashita (Math Prog 115(1):1–30, 2008) proposed a new sparse quasi-Newton update, called MCQN, for unconstrained optimization problems with sparse Hessian structures. In
Autor:
Nobuo Yamashita, Yu-Hong Dai
Publikováno v:
Numerical Algebra, Control & Optimization. 1:61-69
In this paper, we briefly review the extensions of quasi-Newton methods for large-scale optimization. Specially, based on the idea of maximum determinant positive definite matrix completion, Yamashita (2008) proposed a new sparse quasi-Newton update,
Autor:
Nobuo Yamashita
Publikováno v:
Mathematical Programming. 115:1-30
Quasi-Newton methods are powerful techniques for solving unconstrained minimization problems. Variable metric methods, which include the BFGS and DFP methods, generate dense positive definite approximations and, therefore, are not applicable to large
Autor:
E. M. Klem
Publikováno v:
Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie. 34
The positive definite matrix completion problem. This study considers under which conditions a partial Hermitian matrix admits a positive definite completion. The answer is closely related to the underlying graph of the matrix. It turns out that if t
Publikováno v:
Parallel Computing. 32:24-43
A parallel computational method SDPARA-C is presented for SDPs (semidefinite programs). It combines two methods SDPARA and SDPA-C proposed by the authors who developed a software package SDPA. SDPARA is a parallel implementation of SDPA and it featur