Método de máximo descenso usando retracciones en variedades Riemannianas
Descripción del Articulo
En el presente trabajo mostraremos un algoritmo de búsqueda lineal para el método de máximo descenso en variedades riemannianas usando retracciones. Específicamente estudiamos la búsqueda lineal de Armijo para llegar a un punto mínimo de una función objetivo dada. También estudiaremos la convergenci...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2014 |
| Institución: | Universidad Nacional del Callao |
| Repositorio: | UNAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/114 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/114 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Optimization on manifolds Riernannian manifolds Retractions Steepest descent method Optimización en variedades Variedades Riemannianas Retracciones Método de máximo descenso |
| Sumario: | En el presente trabajo mostraremos un algoritmo de búsqueda lineal para el método de máximo descenso en variedades riemannianas usando retracciones. Específicamente estudiamos la búsqueda lineal de Armijo para llegar a un punto mínimo de una función objetivo dada. También estudiaremos la convergencia y velocidad de convergencia del método de máximo descenso para esta búsqueda lineal. Luego aplicamos el método estudiado para minimizar el cociente de Rayleigh sobre la esfera unitaria y para minimizar. la función de Brockett sobre la variedad de Stiefel, de los cuales mostramos e implementamos su algoritmo en MATLAB, siendo este nuestro objetivo principal. Además presentaremos los resultados numéricos obtenidos en MATLAB. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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