Ingénierie (conception en ingénierie, conception numérique)
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We consider the iterative solution of regularized saddle-point systems. When the leading block is symmetric and positive semi-definite on an appropriate sub...
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Nous développons des bornes sur les valeurs propres d’une nouvelle formulation des équations de Newton dans les méthodes de points intérieurs pour l’optimisa...
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In derivative-free and blackbox optimization, the objective function is often evaluated through the execution of a computer program seen as a blackbox. It ...
référence BibTeXLearning chordal extensions
A highly influential ingredient of many techniques designed to exploit sparsity in numerical optimization is the so-called chordal extension of a graph repre...
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We introduce an iterative method named BiLQ for solving general square linear systems \(Ax=b\)
based on the Lanczos biorthogonalization process defined by ...
Dans ce papier, nous comparons la méthode BFGS à la méthode du gradient conjugué (CG) pour résoudre un problème d'optimisation sans contrainte avec un algori...
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Statistical image reconstruction in X-Ray computed tomography yields large-scale regularized linear least-squares problems with nonnegativity bounds, where t...
référence BibTeXPost-separation feature reduction
Reducing the number of features used in data classification can remove noisy or redundant features, reduce the cost of data collection, and improve the accur...
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Suite aux travaux de Estrin et al. (2019), nous développons une méthode pour l’optimisation avec contraintes générales basée sur une fonction de pénalité d...
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La méthode des résidus minimaux (MINRES) de Paige et Saunders (1975), qui est souvent la méthode privilégiée pour les systèmes linéaires symétriques, est une...
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Nous proposons une méthode itérative pour la résolution de systèmes de point de selle symétriques qui exploite la tridiagonalisation orthogonale de Saunders,...
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Nous proposons une méthode de régularisation pour les problèmes aux moindres carrés non linéaires avec contraintes d'égalité. Notre appliquons les approches...
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The present work is in a context of derivative-free optimization involving direct search algorithms guided by surrogate models of the original problem. The...
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In the interest of full disclosure, the reader is advised that I am biased positively towards the book considered here as I have collaborated with its first ...
référence BibTeXImplementing a smooth exact penalty function for equality-constrained nonlinear optimization
Nous proposons un algorithm pour les problèmes d’optimisation non linéaire avec contraintes d’égalité basé sur une fonction de pénalité lisse proposée par ...
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Algorithms for finding sparse solutions of underdetermined systems of linear equations have been the subject of intense interest in recent years, sparked b...
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We describe LNLQ for solving the least-norm problem \(\min\ \|x\|\)
subject to \(Ax=b\)
.
Craig's method is known to be equivalent to applying the conjug...
Derivative-free optimization (DFO) is the mathematical study of the optimization algorithms that do not use derivatives. One branch of DFO focuses on model-...
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The mesh adaptive direct search (MADS) algorithm is designed for blackbox optimization problems for which the functions defining the objective and the constr...
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