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Numerical Methods for Nonsmooth Optimization

Numerical Methods for Nonsmooth Optimization
非光滑优化的数值方法
批准号：
8802408
负责人：
Michael Overton
金额：
$17.87万
依托单位：
New York University
依托单位国家：
美国
项目类别：
Continuing Grant
财政年份：
1988
资助国家：
美国
项目状态：
已结题
起止时间：
1988-07-01 至 1992-01-31
来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=8802408&HistoricalAwards=false
关键词：
NumericalMethodsNonsmoothOptimization

项目摘要

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中文摘要
翻译
许多有趣的优化问题都是非光滑的，即要最小化的函数在区域的某些部分是不可微的。应用领域很广泛，包括结构分析、控制工程、运筹学和数值分析。所提出的研究的主要目标是为一些重要的非光滑优化问题设计有效的算法。只有充分利用现有结构，才有可能做到这一点。由于缺乏光滑性，标准算法不适用。
英文摘要
Many interesting optimization problems are nonsmooth, i.e. the functions to be minimized are not differentiable in some parts of the domain. Application areas are diverse, including structural analysis, control engineering, operations research and numerical analysis. The main goal of the proposed research is the dsign of efficient algorithms for some important classes of nonsmooth optimization problems. This is possible only by taking full advantage of the structure which is present. Because of the lack of smoothness, standard algorithms are not applicable.
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会议论文
Robust Stability of Linear Dynamical Systems: Algorithms, Theory and Applications
  • 批准号：
    1620083
  • 项目类别：
    Continuing Grant
  • 资助金额：
    $35.01万
  • 财政年份：
    2016
  • 负责人：
    Michael Overton
  • 依托单位：
    New York University
Spectral Value Sets: Theory, Algorithms and Applications
  • 批准号：
    1317205
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $43.17万
  • 财政年份：
    2013
  • 负责人：
    Michael Overton
  • 依托单位：
    New York University
Scalable Methods for Approximating and Optimizing Robust Stability Functions
  • 批准号：
    1016325
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $65.0万
  • 财政年份：
    2010
  • 负责人：
    Michael Overton
  • 依托单位：
    New York University
Scalable Parallel Algorithms for Partial Differential Equations
  • 批准号：
    0809007
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $2.5万
  • 财政年份：
    2008
  • 负责人：
    Michael Overton
  • 依托单位：
    New York University
国内基金
海外基金
Computational Methods for Analyzing Toponome Data