An adaptive self-regular proximity-based large-update IPM for LO
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Primal–dual interior-point methods (IPMs) have shown their power in solving large classes of optimization problems. However, there is still a discrepancy between the practical behavior of these algorithms and their theoretical worst-case complexity results with respect to the update strategies of the dua-lity gap parameter in the algorithm. Recently, this discrepancy was significantly reduced by Peng, J., Roos, C. and Terlaky, T., 2002, Self-Regularity: A New Paradigm for Primal–Dual Interior-Point Algorithms (Princeton, NJ: Princeton University Press) who introduced a new family of self-regular (SR)-proximity functions based IPMs. In this paper, based on a class of SR proximities, we propose an adaptive single-step large-update SR-IPM that is very close to what is used in the McIPM software package. At each step, our algorithm always chooses a large-update of the target value adaptively depending on the position of the current iterate. This adaptive choice of the target value is different from the one what is presented in Peng, J., Roos, C. and Terlaky, T., 2002, Self-Regularity: A New Paradigm for Primal–Dual Interior-Point Algorithms (Princeton, NJ: Princeton University Press), where the target μ value is reduced by a fix factor when the iterate is sufficiently well centered. An 𝒪(qn ( q +1)/2 q log(n/ϵ)) worst-case iteration bound of the algorithm is established, where q is the barrier degree of the SR-proximity. For q = log n, our algorithm achieves the so far best complexity for large-update IPMs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle