Notice bibliographique
Résumé
Quadratic programs (QP), minimizations of quadratic objectives subject to linear inequality and equality constraints, are at the heart of algorithms across scientific domains. Applications include fundamental tasks in geometry processing, simulation, engineering, animation and finance where the accurate, reliable, efficient, and scalable solution of QP problems is critical. However, available QP algorithms generally provide either accuracy or scalability - but not both. Some algorithms reliably solve QP problems to high accuracy but work only for smaller-scale QP problems due to their reliance on dense matrix methods. Alternately, many other QP solvers scale well via sparse, efficient algorithms but cannot reliably deliver solutions at requested accuracies. Towards addressing the need for accurate and efficient QP solvers at scale, we develop NASOQ, a new, full-space QP algorithm that provides accurate, efficient, and scalable solutions for QP problems. To enable NASOQ we construct a new row modification method and fast implementation of LDL factorization for indefinite systems. Together they enable efficient updates and accurate solutions of the iteratively modified KKT systems required for accurate QP solves. While QP methods have been previously tested on large synthetic benchmarks, to test and compare NASOQ's suitability for real-world applications we collect here a new benchmark set comprising a wide range of graphics-related QPs across physical simulation, animation, and geometry processing tasks. We combine these problems with numerous pre-existing stress-test QP benchmarks to form, to our knowledge, the largest-scale test set of application-based QP problems currently available. Building off of our base NASOQ solver we then develop and test two NASOQ variants against best, state-of-the-art available QP libraries - both commercial and open-source. Our two NASOQ-based methods each solve respectively 98.8% and 99.5% of problems across a range of requested accuracies from 10 -3 to 10 -9 with average speedups ranging from 1.7× to 24.8× over fastest competing methods.
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.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,013 |
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 ».