A Modified Limited-Memory BNS Method for Unconstrained Minimization Derived from the Conjugate Directions Idea

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F15%3A00444129" target="_blank" >RIV/67985807:_____/15:00444129 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dml.cz/handle/10338.dmlcz/702689" target="_blank" >http://dml.cz/handle/10338.dmlcz/702689</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Modified Limited-Memory BNS Method for Unconstrained Minimization Derived from the Conjugate Directions Idea

Popis výsledku v původním jazyce

A modification of the limited-memory variable metric BNS method for large scale unconstrained optimization of the differentiable function $f:{cal R}^Ntocal R$ is considered, which consists in corrections (based on the idea of conjugate directions) ofdifference vectors for better satisfaction of the previous quasi-Newton conditions. In comparison with [11], more previous iterations can be utilized here. For quadratic objective functions, the improvement of convergence is the best one in some sense, all stored corrected difference vectors are conjugate and the quasi-Newton conditions with these vectors are satisfied. The algorithm is globally convergent for convex sufficiently smooth functions and our numerical experiments indicate its efficiency.

Název v anglickém jazyce

A Modified Limited-Memory BNS Method for Unconstrained Minimization Derived from the Conjugate Directions Idea

Popis výsledku anglicky

A modification of the limited-memory variable metric BNS method for large scale unconstrained optimization of the differentiable function $f:{cal R}^Ntocal R$ is considered, which consists in corrections (based on the idea of conjugate directions) ofdifference vectors for better satisfaction of the previous quasi-Newton conditions. In comparison with [11], more previous iterations can be utilized here. For quadratic objective functions, the improvement of convergence is the best one in some sense, all stored corrected difference vectors are conjugate and the quasi-Newton conditions with these vectors are satisfied. The algorithm is globally convergent for convex sufficiently smooth functions and our numerical experiments indicate its efficiency.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA13-06684S" target="_blank" >GA13-06684S: Iterační metody ve výpočetní matematice: Analýza, předpodmínění a aplikace</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Programs and algorithms of numerical mathematics 17. Proceedings of seminar

ISBN

978-80-85823-64-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

237-243

Název nakladatele

Matematický ústav AV ČR, v.v.i

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Dolní Maxov

Datum konání akce

8. 6. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—