凸最小化が難しい場合: 自己調和障壁
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/08/28 14:27 UTC 版)
「凸最適化」の記事における「凸最小化が難しい場合: 自己調和障壁」の解説
凸最適化問題にクラスによっては更新法の効率は悪いものがある。それはクラスには多くの関数と劣勾配を評価しなければ精確に最小値を得られない問題を含んでいるからである。この問題はArkadi Nemirovskiiによって議論されている。 そのため実用上の効率を求めるには問題のクラスにさらに制約を加える必要がある。2つの障壁関数法の方法がある。1つはNesterovとNemirovskiiによる自己調和(self-concordant)障壁関数、もう1つはTerlakyらによる自己正規障壁関数である。
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