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ISBN 978-3-540-57624-2
Lecture notes in economics and mathematical systems , 0405
Localisation : Colloque 1er étage (PECS)
application monotone généralisée # convexité généralisée # fonction convexe généralisée # optimalité et dualité # programmation fractionnaire # programmation multi-objectif # programmation quasi-convexe
52A41 ; 52Axx ; 90C25 ; 90C26 ; 90C29
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ISBN 978-0-7923-5053-8
Applied optimization , 0014
Localisation : Colloque 1er étage (BEIJ)
algorithme non simplex # analyse numérique # inégalité variationnelle # linéairement sous contrainte # minimisation non convexe # méthode de gradient # problème de conduction de chaleur # problème de point fixe # programmation non linéaire non convexe
65H10 ; 90C26 ; 90C30 ; 90Cxx
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- xiii, 279 p.
ISBN 978-3-642-11338-3
Lecture notes in mathematics , 1989
Localisation : Collection 1er étage
optimisation # programmation non-linéaire # problème quadratique
90C30 ; 90C26 ; 90C25 ; 90C55
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Research talks;Control Theory and Optimization
The Burer-Monteiro factorization is a classical heuristic used to speed up the solving of large scale semidefinite programs when the solution is expected to be low rank: One writes the solution as the product of thinner matrices, and optimizes over the (low-dimensional) factors instead of over the full matrix. Even though the factorized problem is non-convex, one observes that standard first-order algorithms can often solve it to global optimality. This has been rigorously proved by Boumal, Voroninski and Bandeira, but only under the assumption that the factorization rank is large enough, larger than what numerical experiments suggest. We will describe this result, and investigate its optimality. More specifically, we will show that, up to a minor improvement, it is optimal: without additional hypotheses on the semidefinite problem at hand, first-order algorithms can fail if the factorization rank is smaller than predicted by current theory.
The Burer-Monteiro factorization is a classical heuristic used to speed up the solving of large scale semidefinite programs when the solution is expected to be low rank: One writes the solution as the product of thinner matrices, and optimizes over the (low-dimensional) factors instead of over the full matrix. Even though the factorized problem is non-convex, one observes that standard first-order algorithms can often solve it to global ...
90C26 ; 90C22 ; 42C40
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- 341 p.
ISBN 978-0-19-505729-4
Localisation : Ouvrage RdC (FUNCTIONAL)
application de l'analyse fonctionnelle # mathématique économique # optimisation # optimisation combinatoire # programmation linéaire # programmation linéaire multiobjective # programmation non convexe # économie # oeuvres complètes
46M10 ; 90C05 ; 90C26 ; 90C27 ; 90C29
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- Pp. 351-373
Localisation : Ouvrage RdC (CROU)
cas multivalué # indice de monotonicité et de convexité # monotonicité généralisée # opérateur k-monotone # produit séparable d'opérateur # séparabilité
47H04 ; 47H05 ; 90A10 ; 90C26
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- 213 p.
ISBN 978-3-7643-7238-5
International series of numerical analysis , 0152
Localisation : Ouvrage RdC (NOWA)
programmation non-convexe # MINLP # programmation non-linéaire # programmation entière # programmation semi-définie # condition optimale # approximation
90C11 ; 90C26 ; 90C22 ; 90C46 ; 90C57 ; 90C59
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- 355 p.
ISBN 978-0-387-28394-4
CMS books in mathematics
Localisation : Ouvrage RdC (SING)
optimisation # programmation non-convexe # dualité # programmation en espace abstrait # approximation
90-02 ; 90C26 ; 49N15 ; 90C48 ; 46N10 ; 49-02 ; 41A65 ; 90C46
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- xi; 193 p.
ISBN 978-1-4614-1896-2
Springer optimization and its applications , 0064
Localisation : Ouvrage RdC (SHIK)
optimisation non-différentiable # programmation mathématique # optimisation mathématique # analyse fonctionnelle # théorie du point critique # sym-MFCQ # MPCC # optimisation disjointive # théorème de Sard # variétés de Lipschitz
90C30 ; 90C31 ; 90C33 ; 90C34 ; 90C26 ; 57R45 ; 58K05 ; 49J52 ; 90-02 ; 26E25 ; 58E05
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- x; 125 p.
ISBN 978-1-4614-8041-9
SpringerBriefs in optimization
Localisation : Ouvrage RdC (SERG)
courbe de Peano # optimisation globale # courbe remplissant l'espace # constante de Lipschitz # approximation lipschitzienne # réduction de la dimensionnalité
90-02 ; 90C26 ; 65K10 ; 90C56 ; 90C90 ; 26A30
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