Mathematical Sciences: Eigenvalue Optimization and Robust Mathematical Programming

数学科学：特征值优化和鲁棒数学规划

• 批准号: 9102059
• 负责人: James Burke
• 金额: $ 4.14万
• 依托单位: University of Washington
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Continuing Grant
• 财政年份: 1991
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1991-07-01 至 1993-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9102059&HistoricalAwards=false
• 关键词: Mathematical; Sciences; Eigenvalue; Optimization; Robust

This project will study eigenvalue optimization and robust methods in nonlinear programming. The research on eigenvalue optimization will consider variational properties of the spectral radius map and the mapping that yields the maximum real part of the spectrum. Robust global algorithms and robust local theory using the behavior of convex composite functions will be developed. Particular attention will be given to techniques that permit the relaxation of regularity hypotheses. This research has applications in modeling complex chemical processes, optimal design of structures, feedback stabilization, and stabilization of dynamical systems.

该项目将研究非线性编程中的特征值优化和鲁棒方法。 对特征值优化的研究将考虑光谱半径图的变分特性，以及产生光谱最大实际部分的映射。 使用凸复合函数的行为，将开发出强大的全局算法和鲁棒的局部理论。 特别关注允许放松规律性假设的技术。 这项研究在建模复杂的化学过程，结构的最佳设计，反馈稳定和动态系统的稳定中有应用。