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【24h】

A quadratically convergent local algorithm on minimizing sums of the largest eigenvalues of a symmetric matrix

机译：最小化对称矩阵最大特征值之和的二次收敛局部算法

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The authors extend and apply earlier results on minimizing sums of the largest eigenvalues of a symmetric matrix. An important application of this problem is the graph partitioning problem. Given in

机译：作者扩展并应用了早期的结果，以最小化对称矩阵的最大特征值之和。此问题的重要应用是图分区问题。在<或= 0中给定，就得出了一个最优性条件，该条件确保目标函数在解的误差范围内。结果表明，在最小化器附近，所考虑的优化问题可以等效地表示为平滑约束优化问题。还表明，先前提出的最小化对称矩阵的最大特征值的算法仅需进行较小的修改即可应用。该算法具有的性质是，在一些温和的假设下，如果启动得足够近，则它将二次收敛于最小化器。最后，通过数值例子说明了算法的收敛性。

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来源
《》|1992年|P.1915-1920|共6页
会议地点
作者
Nekooie; B.; Fan; M.K.H.;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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