Criterios para decidir el agregado de direcciones a la matriz de memoria limitada del método L-BFGS
- Autores
- De Isasi, María Ángela
- Año de publicación
- 2006
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Echebest, Nélida Ester
- Descripción
- Este trabajo está dirigido a analizar criterios y procedimientos a utilizar para mejorar la aproximación cuadrática del algoritmo de Memoria Limitada BFGS (L-BFGS)-En general distintos autores hacen actualizaciones extras de la matriz con ese objetivo. M. Al-Baalí propone ciertas modificaciones al algoritmo L-BFGS, empleando actualizaciones extras utilizando direcciones de iteraciones previas. Como en algunas iteraciones, estas actualizaciones pueden ser redundantes ó empeorar la calidad de la aproximación del Hessiano, propone un criterio de actualización dependiente del análisis de la calidad. Por lo tanto dichas actualizaciones extras se emplean solo para mejorar la aproximación del Hessiano L-BFGS cuando esa aproximación se considera muy pobre. También Morales y Nocedal enriquecen el método L-BFGS con el mismo objetivo usando iteraciones del método de Newton Truncado y agregando cierta información obtenida a la matriz de L-BFGS.
Material digitalizado en SEDICI en colaboración con la Biblioteca del Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas (UNLP).
Licenciado en Matemática
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Exactas - Materia
-
Matemática
aproximación cuadrática
Algoritmo
Memoria Limitada BFGS - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
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Este trabajo está dirigido a analizar criterios y procedimientos a utilizar para mejorar la aproximación cuadrática del algoritmo de Memoria Limitada BFGS (L-BFGS)-En general distintos autores hacen actualizaciones extras de la matriz con ese objetivo. M. Al-Baalí propone ciertas modificaciones al algoritmo L-BFGS, empleando actualizaciones extras utilizando direcciones de iteraciones previas. Como en algunas iteraciones, estas actualizaciones pueden ser redundantes ó empeorar la calidad de la aproximación del Hessiano, propone un criterio de actualización dependiente del análisis de la calidad. Por lo tanto dichas actualizaciones extras se emplean solo para mejorar la aproximación del Hessiano L-BFGS cuando esa aproximación se considera muy pobre. También Morales y Nocedal enriquecen el método L-BFGS con el mismo objetivo usando iteraciones del método de Newton Truncado y agregando cierta información obtenida a la matriz de L-BFGS. |
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