非线性最优化的正则路径跟踪算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10201032
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    7.5万
  • 负责人：
    赵云彬
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    A0405.连续优化
  • 结题年份：
    2005
  • 批准年份：
    2002
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2003-01-01 至2005-12-31

项目摘要

内点算法跟踪中心路径而求解问题，但中心路径的存在往往需要一些假设条件，尤其对互补问题。因此如何寻找新的光滑路径及设计算法是十分重要的问题。本项目的目的是设计新的路径跟踪算法，克服内点中心路径的上述缺陷。该算法应用于非线性PO互补问题，无需假设问题内点存在或解集有界。因此该算法比内点算法求解更为广泛的问题。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（7）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

Geometric dual formulation for first-derivative-based univariate cubic L_1 splines
基于一阶导数的单变量三次 L_1 样条的几何对偶公式
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Global Optimizaiton
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵云彬
  • 通讯作者：
    赵云彬
Explicit reformulation for robust mathematical optimization with general uncertainty sets
具有一般不确定性集的稳健数学优化的显式重构
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    SIAM Journal on Optimization
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    赵云彬
  • 通讯作者：
    赵云彬
Relaxed robust second-order-cone programming
松弛鲁棒二阶锥规划
  • DOI：
    10.1016/j.amc.2009.01.019
  • 发表时间：
    2009-04
  • 期刊：
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    赵云彬
  • 通讯作者：
    赵云彬
On incidence
关于发病率
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Ars Combinatoria
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵云彬
  • 通讯作者：
    赵云彬
The Minimum Risk Spanning Tree Problem
最小风险生成树问题
  • DOI：
    10.1007/978-3-540-73556-4_11
  • 发表时间：
    2007-08
  • 期刊：
    Lecture Note in Computer Science
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵云彬
  • 通讯作者：
    赵云彬

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

赵云彬的其他基金

不确定数据优化问题的等价表示和计算复杂性
  • 批准号：
    10671199
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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