Accelerated (sub)gradient methods for large-scale convex optimization problems - with emphasis in the theoretical aspects of the implementation and its applications -
用于大规模凸优化问题的加速（次）梯度方法 - 重点是实现及其应用的理论方面 -
基本信息
- 批准号：26330024
- 负责人：
- 金额：$ 1.83万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份：2014
- 资助国家：日本
- 起止时间：2014-04-01 至 2018-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A comparative study of steepest descent methods for strongly convex quadratic functions
强凸二次函数最速下降法的比较研究
- DOI：
- 发表时间：2016
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Mituhiro Fukuda
- 通讯作者：Mituhiro Fukuda
A new nonmonotone spectral projected gradient method for semidefinite program with log-determinant and l1-norm function
一种新的具有对数行列式和l1范数函数的半定规划非单调谱投影梯度法
- DOI：
- 发表时间：2015
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Mituhiro Fukuda; Takashi Nakagaki;Makoto Yamashita
- 通讯作者：Makoto Yamashita
Dual approach based on spectral projected gradient method for log-det SDP with L1 norm
基于 L1 范数的 log-det SDP 谱投影梯度法的双重方法
- DOI：
- 发表时间：2014
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Makoto Yamashita; Mituhiro Fukuda;Takashi Nakagaki
- 通讯作者：Takashi Nakagaki
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Exact SDP relaxations of quadratically constrained quadratic programs with forest structures
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Yamashita Makoto
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Toward investigating the intrinsic mechanism of accelerated (sub)gradient methods for convex optimization problems
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$ 1.83万 - 项目类别：
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Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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22K07048 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.83万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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22K06207 - 财政年份：2022
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$ 1.83万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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- 资助金额：
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