A smoothing-regularization method for mathematical programs with cardinality constraints
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
A cardinality constraint in an optimization problem limits the number of nonzeroentries in each element of the solution set. Traditional methods, such as branch-andbound,can reduce the number of feasible points to search. That said, many ofthe proposed methods to solve mathematical programs with cardinality constraintsstill have a computational complexity which is exponential. Previous work has reformulatedcardinality constrained mathematical programs (with dierentiable constraintsand objectives) as mathematical programs with complementarity constraints(MPCCs) which preserve the global and local minimizers of the original problem.Similar to previous work with MPCCs, this gave way to regularization approacheswhich allow standard NLP solvers to be eectively used. In Chapters 3, we investigatethe theoretical properties of a new regularization approach by considering itsconvergence properties. Additionally, Chapter 4 uses the regularization approachto solve a cardinality constrained non-convex objective function. In doing this, wefurther improve on the numerical understandings of the Scholtes-type regularizationapproach while demonstrating that regularization can be eectively employed evenwith a non-convex objective
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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