Test problems for large-scale nonsmooth minimization
Julkaistu sarjassa
Reports of the Department of Mathematical Information Technology. Series B, Scientific computingTekijät
Päivämäärä
2007Many practical optimization problems involve nonsmooth (that is, not necessarily
differentiable) functions of hundreds or thousands of variables with
various constraints. However, there exist only few large-scale academic test
problems for nonsmooth case and there is no established practice for testing
solvers for large-scale nonsmooth optimization. For this reason, we now
collect the nonsmooth test problems used in our previous numerical experiments
and also give some new problems. Namely, we give problems for
unconstrained, bound constrained, and inequality constrained nonsmooth
minimization.
Julkaisija
University of JyväskyläISBN
978-951-39-2784-4ISSN Hae Julkaisufoorumista
1456-436XMetadata
Näytä kaikki kuvailutiedotSamankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Large-scale nonsmooth optimization : variable metric bundle method with limited memory
Haarala, Marjo (University of Jyväskylä, 2004)Marjo Haarala kehitti väitöskirjatutkimuksessaan rajoitetun muistin kimppumenetelmän, jota voidaan hyödyntää useilla tieteen ja tekniikan aloilla, kuten muun muassa ultraäänikuvien kuvankäsittelyssä. Uudella menetelmällä ... -
Large-scale nonsmooth optimization: new variable metric bundle algorithm with limited memory
Haarala, Marjo; Miettinen, Kaisa; Mäkelä, Marko M. (University of Jyväskylä, 2003) -
Optimal Control Problems in Nonsmooth Solid and Fluid Mechanics : Computational Aspects
Haslinger, Jaroslav; Mäkinen, Raino A. E. (Springer, 2023)The paper is devoted to numerical realization of nonsmooth optimal control problems in solid and fluid mechanics with special emphasis on contact shape optimization and parameter identification in fluid flow models. ... -
Limited memory bundle algorithm for large bound constrained nonsmooth minization problems
Haarala, Marjo; Mäkelä, Marko M. (University of Jyväskylä, 2006)Typically, practical optimization problems involve nonsmooth functions of hundreds or thousands of variables. As a rule, the variables in such problems are restricted to certain meaningful intervals. In this paper, we ... -
Geodesic X-ray Transforms in Non-smooth Riemannian Geometries
Kykkänen, Antti (Jyväskylän yliopisto, 2024)Määräytyykö tuntematon funktio Riemannin monitolla yksikäsitteisesti integraaleistaan kaikkien geodeesien yli? Tämä kysymys, joka tunnetaan geodeettisenä röntgentomografiana, on geometrinen yleistys klassiselle lääketieteellisen ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.