Informatica teorica convex-optimization

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Risoluzione di programmi semidefiniti in tempo polinomiale

Sappiamo che i programmi lineari (LP) possono essere risolti esattamente in tempo polinomiale usando il metodo ellissoide o un metodo a punti interni come l'algoritmo di Karmarkar. Alcuni LP con numero di variabili / vincoli super-polinomiali (esponenziali) possono anche essere risolti in tempo polinomiale, a condizione che possiamo progettare un …

17 linear-programming semidefinite-programming convex-optimization

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0-1 Programmazione lineare: calcolo della formulazione ottimale

Considera lo spazio dimensionale { 0 , 1 } n e lascia che c sia un vincolo lineare della forma a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 + . . . + a n - 1 x n - 1 + a n …

14 reference-request co.combinatorics optimization linear-programming convex-optimization

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Quando il divario di dualità della programmazione semidefinita (SDP) è zero?

Non sono stato in grado di trovare in letteratura una caratterizzazione precisa della scomparsa del gap di dualità SDP. Oppure, quando regge la "forte dualità"? Ad esempio, quando si va avanti e indietro tra Lasserre e SOS SDP, in linea di principio si ha un divario di dualità. Tuttavia, in …

10 approximation-hardness convex-optimization semidefinite-programming sum-of-squares primal-dual

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Cosa può essere risolto con la programmazione semidefinita che non può essere risolto con la programmazione lineare?

Ho familiarità con i programmi lineari in quanto possono risolvere problemi con funzioni oggettive lineari e vincoli lineari. Ma cosa può risolvere la programmazione semidefinita che la programmazione lineare non può? So già che i programmi semidefiniti sono una generalizzazione di programmi lineari. Inoltre, come si riconosce un problema che …

9 linear-programming convex-optimization semidefinite-programming

Domande taggate «convex-optimization»