|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Primal-dual subgradient methods for huge-scale linear conic problemsстатья
Статья опубликована в высокорейтинговом журнале
Информация о цитировании статьи получена из
Scopus,
Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 2 апреля 2015 г.
- Авторы: Nesterov Y., Shpirko S.V.
- Журнал: SIAM Journal on Optimization
- Том: 24
- Номер: 3
- Год издания: 2014
- Издательство: Society for Industrial and Applied Mathematics
- Местоположение издательства: United States
- Первая страница: 1444
- Последняя страница: 1457
- Аннотация: In this paper we develop a primal-dual subgradient method for solving huge-scale Linear Conic Optimization Problems. Our main assumption is that the primal cone is formed as a direct product of many small-dimensional convex cones, and that the matrix A of corresponding linear operator is uniformly sparse. In this case, our method can approximate the primal-dual optimal solution with accuracy ϵ in O(1/ϵ^2)iterations. At the same time, complexity of each iteration of this scheme does not exceed O(rq log_2 n) operations, where r and q are the maximal numbers of nonzero elements in the rows and columns of matrix A, and n is the number variables.
- Добавил в систему: Шпирко Сергей Валерьевич