Hlavní stránka > Výsledky hledání: recid:432144
Hledej:
 
Tipy pro vyhledávaní :: Jednoduché hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 

Warning: Requested record does not seem to exist.
Two limited-memory optimization methods with minimum violation of the previous quasi-Newton equations
 Vlček, Jan ; Lukšan, Ladislav
Limited-memory variable metric methods based on the well-known BFGS update are widely used for large scale optimization. The block version of the BFGS update, derived by Schnabel (1983), Hu and Storey (1991) and Vlček and Lukšan (2019), satisfies the quasi-Newton equations with all used difference vectors and for quadratic objective functions gives the best improvement of convergence in some sense, but the corresponding direction vectors are not descent directions generally. To guarantee the descent property of direction vectors and simultaneously violate the quasi-Newton equations as little as possible in some sense, two methods based on the block BFGS update are proposed. They can be advantageously combined with methods based on vector corrections for conjugacy (Vlček and Lukšan, 2015). Global convergence of the proposed algorithm is established for convex and sufficiently smooth functions. Numerical experiments demonstrate the efficiency of the new methods.
Plný tet: Stáhnout plný textPDF
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English