【摘 要】
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最小体积覆盖椭球问题是一个基本的凸优化问题.本文给出最小体积覆盖椭球问题的新性质—对算法依坐标轴光滑性,据此提出一种坐标轴下降算法来计算最小体积覆盖椭球并证明该算法的收敛速度是全局次线性收敛且局部线性收敛的.从计算时间角度来看,该算法优于经典的Frank-Wolfe算法,并且这种优势对于高维数据集尤为明显.更进一步,我们发现该算法在计算最小体积覆盖椭球问题方面比随机坐标轴下降算法更有优势.最后通过大规模数值算例测试来验证我们得到的理论结果.
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海200093;Center of Excellence in Modelling and Simulation for Next Generation Ports,Natio
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最小体积覆盖椭球问题是一个基本的凸优化问题.本文给出最小体积覆盖椭球问题的新性质—对算法依坐标轴光滑性,据此提出一种坐标轴下降算法来计算最小体积覆盖椭球并证明该算法的收敛速度是全局次线性收敛且局部线性收敛的.从计算时间角度来看,该算法优于经典的Frank-Wolfe算法,并且这种优势对于高维数据集尤为明显.更进一步,我们发现该算法在计算最小体积覆盖椭球问题方面比随机坐标轴下降算法更有优势.最后通过大规模数值算例测试来验证我们得到的理论结果.
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