A Primal-Dual Algorithm for Solving Polyhedral Conic Systems with a Finite-Precision Machine
Notice bibliographique
Résumé
We describe a primal-dual interior-point algorithm that determines which one of two alternative systems, [ Ax = 0, \quad x \geq 0, \] and \[ A\transp y \leq 0, \] is strictly feasible, provided that this pair of systems is well-posed. Furthermore, when the second system is strictly feasible, the algorithm returns a strict solution y; when the first system is strictly feasible, the algorithm returns a strict forward-approximate solution x. Here $A \in {\mathbb R}^{m\times n}$ is given. Our algorithm works with finite-precision arithmetic. The amount of precision required is adjusted as the algorithm progresses and remains bounded by a measure of well-posedness C(A) of the pair of systems of constraints. The algorithm halts in at most ${\cal O}((m+n)^{1/2}(\log(m+n)+\log(C(A))+|\log\gamma|))$ interior-point iterations, where $\gamma\in(0,1)$ is a parameter specifying the desired degree of accuracy of the forward-approximate solution for the first system. If the feasible system is the second one, the term $|\log\gamma|$ in the bound on the number of iterations can be dropped.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».