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 -

• 批准号: 26330024
• 负责人: Fukuda Mituhiro
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 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: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26330024/
• 关键词: 加速（劣）勾配法; 一次法; 凸最適化問題; 射影勾配法; 最急降下法; 加速勾配法; 分散共分散行列推定; 加速劣勾配法; １次法; 劣勾配法; 狭義２次凸関数; 分散共分散行列推定問題

项目成果

A family of subgradient-based methods for convex optimization problems in a unifying framework

• DOI: 10.1080/10556788.2016.1182165
• 发表时间: 2014-03
• 期刊: Optimization Methods and Software
• 影响因子: 2.2
• 作者: Masaru Ito;Mituhiro Fukuda

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

• 发表时间: 2014
• 作者: Makoto Yamashita;Mituhiro Fukuda;and Takashi Nakagaki
• 通讯作者: and Takashi Nakagaki

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

• 发表时间: 2015
• 作者: Mituhiro Fukuda;Takashi Nakagaki;and Makoto Yamashita
• 通讯作者: and Makoto Yamashita

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

• 发表时间: 2016
• 作者: Bruno F. Lourenco;Masakazu Muramatsu;Takashi Tsuchiya;Mituhiro Fukuda
• 通讯作者: Mituhiro Fukuda

凸最適化に対する一次法の再出発法と未知パラメータへの適応

凸优化线性方法的重启方法及其对未知参数的适应

• 发表时间: 2018
• 作者: Yuki Sukenari;Kunihito Hoki;Satoshi Takahashi;Masakazu Muramatsu;伊藤勝，福田光浩
• 通讯作者: 伊藤勝，福田光浩