Publikation: Regularization Methods for Semidefinite...

Stammdaten
Titel: Regularization Methods for Semidefinite Programming
Untertitel:
Kurzfassung: We introduce a new class of algorithms for solving linear semidefinite programming (SDP) problems. Our approach is based on classical tools from convex optimization such as quadratic regularization and augmented Lagrangian techniques. We study the theoretical properties and we show that practical implementations behave very well on some instances of SDP having a large number of constraints. We also show that the “boundary point method” from Povh, Rendl, and Wiegele [Computing, 78 (2006), pp. 277–286] is an instance of this class.
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 24.04.2009 (Print)
Erschienen in: SIAM Journal on Optimization
SIAM Journal on Optimization
zur Publikation
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Titel der Serie: -
Bandnummer: 20
Heftnummer: 1
Erstveröffentlichung: Ja
Seite: S. 336 - 356

Versionen
Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 24.04.2009
ISBN: -
ISSN: 1052-6234
Homepage: http://dx.doi.org/10.1137/070704575

Zuordnung
Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
  Institut für Mathematik
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
   math@aau.at
https://www.aau.at/mathematik
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung
Sachgebiete
  • 1104 - Angewandte Mathematik
  • 1115 - Technische Mathematik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Zitationsindex
  • Science Citation Index (SCI)
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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