リーマン多様体上の最適化理論の展開とその大規模問題への応用

黎曼流形优化理论的发展及其在大规模问题中的应用

基本信息

  • 批准号:
    20K14359
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

令和4年度は,リーマン多様体上の最適化問題に対するアプローチとして,特に共役勾配法に関する2編の論文を発表した.一つは,リーマン多様体上の共役勾配法の一般的な枠組みについての研究である.この研究では,これまで様々に研究されてきたユークリッド空間やリーマン多様体上の共役勾配法を統一するような一般的な枠組みを与え,適切かつ自然な仮定の下で提案アルゴリズムの大域的収束性を詳細に解析した.また,数値実験においては,2つのグラスマン多様体の直積により構成される500万次元を超える多様体上の最適化問題や,リヤプノフ方程式の解法として一定サイズの正定値対称行列全体からなる多様体上の最適化問題を扱い,大規模問題に対する提案手法の有効性の実証も行った.もう一つの研究では,ユークリッド空間上の共役勾配法の中でも注目を集めている Hager-Zhang (HZ) 型の共役勾配法について,そのリーマン多様体への拡張を詳しく議論した.先述の共役勾配法の一般的な枠組みについての研究では,多様体上の点列の更新の際にレトラクションと呼ばれる写像を用い,探索方向の計算の際にはある接空間から別の接空間への一般的な写像を用いた.一方,この研究ではそれらの特別な場合として,点列の更新では指数写像を用い,探索方向の計算ではその微分を用いる手法を提案した.また,リーマン幾何学におけるガウスの補題を効果的に用いることで提案手法の大域的収束性を証明した.さらに,レイリー商最小化問題や無向グラフの安定数を求める問題を超球面上の最適化問題と捉え,数値実験によりこれらの問題を解くことで,提案手法が既存手法より優れた性能を発揮することを実証した.これら2つの研究はいずれも,リーマン多様体上の大規模な最適化問題の求解に大きく貢献するものである.
In the 4th year of Reiwa, the optimization problem on the multi-body system was solved, and the special joint-service collocation method was compiled in 2 papers.一つは, リーマン多様体's common service collusion method, the general な枠组みについての research and development.この研究では, これまで々にStudy されてきたユークリッドspace やリーマン多様体 の合合合法をUnificationするようなGeneral な枠组みを与え, Adaptable かつNatural な仮定の下でproposal アルゴリズムのThe convergence of the large area をDetailed にanalytics した.また, number 値借験においては, 2つのグラスマン多様体のDirect productによりOptimization problem on a 5-million-dimensional super-dimensional polyhedron, the リヤプノフ equation The solution of the formula is a definite value, a positive definite value, an optimization problem on a multi-dimensional body, and a large-scale problem. The validity of the proposal method is valid. Hager-Zhang (HZ) The method of collaborating with each other in the type of joint service is used, and the discussion of the multi-faceted body is made in detail. Let’s first talk about the common research method of the joint service and collusion method, and the update of the point list on the multi-body system.とHUばれるWRITING IMAGE を Useい, EXPLORE THE DIRECTION OF CALCULATION の INTERIM にはあるConnect SPACE からdifferent のConnect SPACE へのGeneral なWRITE PICTURE を用いた. On the one hand, the research on the special occasion is the special occasion, the index of the point list is updated, the index is written like, the calculation of the direction is calculated, the differential method is used, and the proposal is proposed.また, リーマンgeometry におけるガススのsupplementary question をeffect にいることでproposal techniqueのlarge domain convergenceをprove した.さらに, レイリー quotient minimization problem や undirected グラフ の stable number を seeking める problem を optimization problem on the hypersphere と catch え, number value実験によりこれらのproblem をくことで, proposal technique がexisting technique より优れたperformance を発动することを実证した. Research on これら2つのはいずれも, and contribution to the solution of large-scale optimization problems on リーマン multi-body and large きくするものである.

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
リーマン多様体上の共役勾配法の新しいクラスについて
黎曼流形上一类新的共轭梯度法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Okuma Nobuyuki;Mizoguchi Tomonari;佐藤寛之
  • 通讯作者:
    佐藤寛之
Conjugate gradient methods on Riemannian manifolds
黎曼流形上的共轭梯度法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kitahata Hiroyuki;Koyano Yuki;Loffler Richard J.G.;Gorecki Jerzy;Hiroyuki Sato
  • 通讯作者:
    Hiroyuki Sato
リーマン多様体上の最適化数理と非線形共役勾配法の一般的な枠組みについて
黎曼流形和非线性共轭梯度法优化数学的一般框架
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    今倉 暁;保國 惠一;高安 亮紀;三浦達哉;岡本葵;飯田渓太;佐藤寛之
  • 通讯作者:
    佐藤寛之
幾何学的最適化入門
几何优化简介
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Oda Ryoya;Yanagihara Hirokazu;佐藤寛之
  • 通讯作者:
    佐藤寛之
Cayley-transform-based gradient and conjugate gradient algorithms on Grassmann manifolds
  • DOI:
    10.1007/s10444-021-09880-9
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Xiaojing Zhu;Hiroyuki Sato
  • 通讯作者:
    Xiaojing Zhu;Hiroyuki Sato
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    $ 2.66万
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知道了