Articles de revues sur le sujet « Adaptive cubic regularization »
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Zhu, Zhi, et Jingya Chang. « Solving the Adaptive Cubic Regularization Sub-Problem Using the Lanczos Method ». Symmetry 14, no 10 (18 octobre 2022) : 2191. http://dx.doi.org/10.3390/sym14102191.
Texte intégralGould, N. I. M., M. Porcelli et P. L. Toint. « Updating the regularization parameter in the adaptive cubic regularization algorithm ». Computational Optimization and Applications 53, no 1 (21 décembre 2011) : 1–22. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-011-9446-7.
Texte intégralHe, Lingyun, Peng Wang et Detong Zhu. « Projected Adaptive Cubic Regularization Algorithm with Derivative-Free Filter Technique for Box Constrained Optimization ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2021 (30 octobre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1496048.
Texte intégralZhang, Junyu, Lin Xiao et Shuzhong Zhang. « Adaptive Stochastic Variance Reduction for Subsampled Newton Method with Cubic Regularization ». INFORMS Journal on Optimization 4, no 1 (janvier 2022) : 45–64. http://dx.doi.org/10.1287/ijoo.2021.0058.
Texte intégralCartis, Coralia, Nicholas I. M. Gould et Philippe L. Toint. « Evaluation complexity of adaptive cubic regularization methods for convex unconstrained optimization ». Optimization Methods and Software 27, no 2 (avril 2012) : 197–219. http://dx.doi.org/10.1080/10556788.2011.602076.
Texte intégralPark, Seonho, Seung Hyun Jung et Panos M. Pardalos. « Combining Stochastic Adaptive Cubic Regularization with Negative Curvature for Nonconvex Optimization ». Journal of Optimization Theory and Applications 184, no 3 (24 décembre 2019) : 953–71. http://dx.doi.org/10.1007/s10957-019-01624-6.
Texte intégralDoikov, Nikita, et Yurii Nesterov. « Minimizing Uniformly Convex Functions by Cubic Regularization of Newton Method ». Journal of Optimization Theory and Applications 189, no 1 (10 mars 2021) : 317–39. http://dx.doi.org/10.1007/s10957-021-01838-7.
Texte intégralLu, Sha, Zengxin Wei et Lue Li. « A trust region algorithm with adaptive cubic regularization methods for nonsmooth convex minimization ». Computational Optimization and Applications 51, no 2 (19 octobre 2010) : 551–73. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-010-9363-1.
Texte intégralLi, Qun, Bing Zheng et Yutao Zheng. « An efficient nonmonotone adaptive cubic regularization method with line search for unconstrained optimization problem ». Applied Mathematics Letters 98 (décembre 2019) : 74–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.aml.2019.05.040.
Texte intégralBergou, El Houcine, Youssef Diouane et Serge Gratton. « A Line-Search Algorithm Inspired by the Adaptive Cubic Regularization Framework and Complexity Analysis ». Journal of Optimization Theory and Applications 178, no 3 (10 juillet 2018) : 885–913. http://dx.doi.org/10.1007/s10957-018-1341-2.
Texte intégralBergou, E., Y. Diouane et S. Gratton. « On the use of the energy norm in trust-region and adaptive cubic regularization subproblems ». Computational Optimization and Applications 68, no 3 (21 juillet 2017) : 533–54. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-017-9929-2.
Texte intégralCartis, C., N. I. M. Gould et P. L. Toint. « An adaptive cubic regularization algorithm for nonconvex optimization with convex constraints and its function-evaluation complexity ». IMA Journal of Numerical Analysis 32, no 4 (17 janvier 2012) : 1662–95. http://dx.doi.org/10.1093/imanum/drr035.
Texte intégralDussault, Jean-Pierre. « ARCq : a new adaptive regularization by cubics ». Optimization Methods and Software 33, no 2 (25 mai 2017) : 322–35. http://dx.doi.org/10.1080/10556788.2017.1322080.
Texte intégralCurtis, Frank E., Daniel P. Robinson et Mohammadreza Samadi. « An inexact regularized Newton framework with a worst-case iteration complexity of $ {\mathscr O}(\varepsilon^{-3/2}) $ for nonconvex optimization ». IMA Journal of Numerical Analysis 39, no 3 (8 mai 2018) : 1296–327. http://dx.doi.org/10.1093/imanum/dry022.
Texte intégralDehghan Niri, T., M. Heydari et M. M. Hosseini. « An improvement of adaptive cubic regularization method for unconstrained optimization problems ». International Journal of Computer Mathematics, 11 mars 2020, 1–17. http://dx.doi.org/10.1080/00207160.2020.1738406.
Texte intégralPei, Yonggang, Shaofang Song et Detong Zhu. « A filter sequential adaptive cubic regularization algorithm for nonlinear constrained optimization ». Numerical Algorithms, 8 décembre 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s11075-022-01475-9.
Texte intégralDehghan Niri, T., M. Heydari et M. M. Hosseini. « Two modified adaptive cubic regularization algorithms by using the nonmonotone Armijo-type line search ». Optimization, 15 mai 2022, 1–24. http://dx.doi.org/10.1080/02331934.2022.2075746.
Texte intégralBellavia, Stefania, Gianmarco Gurioli et Benedetta Morini. « Adaptive cubic regularization methods with dynamic inexact Hessian information and applications to finite-sum minimization ». IMA Journal of Numerical Analysis, 23 avril 2020. http://dx.doi.org/10.1093/imanum/drz076.
Texte intégralBellavia, Stefania, et Gianmarco Gurioli. « Stochastic analysis of an adaptive cubic regularization method under inexact gradient evaluations and dynamic Hessian accuracy ». Optimization, 28 février 2021, 1–35. http://dx.doi.org/10.1080/02331934.2021.1892104.
Texte intégralAgarwal, Naman, Nicolas Boumal, Brian Bullins et Coralia Cartis. « Adaptive regularization with cubics on manifolds ». Mathematical Programming, 13 mai 2020. http://dx.doi.org/10.1007/s10107-020-01505-1.
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