An iterative solver-based long-step infeasible primal-dual path-following algorithm for convex QP based on a class of preconditioners
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
In this paper, we present a long-step infeasible primal-dual path-following algorithm for convex quadratic programming (CQP) whose search directions are computed by means of a preconditioned iterative linear solver. In contrast to the authors’ previous paper [Z. Lu, R.D.C. Monteiro, and J.W. O'Neal. An iterative solver-based infeasible primal-dual path-following algorithm for convex quadratic programming, SIAM J. Optim. 17(1) (2006), pp. 287–310], we propose a new linear system, which we refer to as the hybrid augmented normal equation (HANE), to determine the primal-dual search directions. Since the iterative linear solver can only generate an approximate solution to the HANE, this solution does not yield a primal-dual search direction satisfying all equations of the primal-dual Newton system. We propose a recipe to compute an inexact primal-dual search direction, based on a suitable approximate solution to the HANE. The second difference between this paper and [Z. Lu, R.D.C. Monteiro, and J.W. O'Neal. An iterative solver-based infeasible primal-dual path-following algorithm for convex quadratic programming, SIAM J. Optim. 17(1)(2006), pp. 287–310] is that, instead of using the maximum weight basis (MWB) preconditioner in the aforesaid recipe for constructing the inexact search direction, this paper proposes the use of any member of a whole class of preconditioners, of which the MWB preconditioner is just a special case. The proposed recipe allows us to: (i) establish a polynomial bound on the number of iterations performed by our path-following algorithm and (ii) establish a uniform bound, depending on the quality of the preconditioner, on the number of iterations performed by the iterative solver.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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