Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Finding largest small polygons with GloptiPoly

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00186545" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00186545 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10898-011-9818-7" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s10898-011-9818-7</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10898-011-9818-7" target="_blank" >10.1007/s10898-011-9818-7</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Finding largest small polygons with GloptiPoly

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A small polygon is a convex polygon of unit diameter. We are interested in small polygons which have the largest area for a given number of vertices n. Many instances are already solved in the literature, namely for all odd n, and for n = 4, 6 and 8. Thus, for even n a parts per thousand yen 10, instances of this problem remain open. Finding those largest small polygons can be formulated as nonconvex quadratic programming problems which can challenge state-of-the-art global optimization algorithms. We show that a recently developed technique for global polynomial optimization, based on a semidefinite programming approach to the generalized problem of moments and implemented in the public-domain Matlab package GloptiPoly, can successfully find largest small polygons for n = 10 and n = 12. Therefore this significantly improves existing results in the domain. When coupled with accurate convex conic solvers, GloptiPoly can provide numerical guarantees of global optimality, as well as rigor

  • Název v anglickém jazyce

    Finding largest small polygons with GloptiPoly

  • Popis výsledku anglicky

    A small polygon is a convex polygon of unit diameter. We are interested in small polygons which have the largest area for a given number of vertices n. Many instances are already solved in the literature, namely for all odd n, and for n = 4, 6 and 8. Thus, for even n a parts per thousand yen 10, instances of this problem remain open. Finding those largest small polygons can be formulated as nonconvex quadratic programming problems which can challenge state-of-the-art global optimization algorithms. We show that a recently developed technique for global polynomial optimization, based on a semidefinite programming approach to the generalized problem of moments and implemented in the public-domain Matlab package GloptiPoly, can successfully find largest small polygons for n = 10 and n = 12. Therefore this significantly improves existing results in the domain. When coupled with accurate convex conic solvers, GloptiPoly can provide numerical guarantees of global optimality, as well as rigor

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP103%2F10%2F0628" target="_blank" >GAP103/10/0628: Semidefinitní programování po nelineární dynamické systémy</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Global Optimization

  • ISSN

    0925-5001

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    56

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1017-1028

  • Kód UT WoS článku

    000321260700016

  • EID výsledku v databázi Scopus