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【2h】

Stability of lagrangian duality for nonconvex quadratic programming. Solution methods and applications in computer vision

机译：拉格朗日二元规划的稳定性。计算机视觉中的解决方案方法和应用

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机译：国际观众

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作者
Radu Horaud; Long Quan;
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年度 1997
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1. Dual applications of proximal bundle methods, including Lagrangian relaxation of nonconvex problems [J] . Feltenmark S., Kiwiel KC. SIAM Journal on Optimization: A Publication of the Society for Industrial and Applied Mathematics . 2000,第3期

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2. A geometric characterization of strong duality in nonconvex quadratic programming with linear and nonconvex quadratic constraints [J] . Fabián Flores-Bazán, Gabriel Cárcamo Mathematical Programming . 2014,第1a2期

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3. On the solution existence and stability of quadratically constrained nonconvex quadratic programs [J] . Nguyen Nang Tam, Tran Van Nghi Optimization Letters . 2018,第5期

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4. Application of linear-quadratic control theory to the solution of special nonconvex problems of global constrained optimization [C] . Matveev, A.S. . 1995

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5. Primal-Dual Active-Set Methods for Convex Quadratic Optimization with Applications [D] . Han, Zheng 2015

机译：凸二次对偶二次优化集及其应用
6. A range division and contraction approach for nonconvex quadratic program with quadratic constraints [O] . Chunshan Xue, Hongwei Jiao, Jingben Yin, -1

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7. The Application of Approximation and Complexity Theory Methods to the Solution of Computer Vision Problems [O] . Hatzitheodorou Michael 1988

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8. Primal-Dual Interior Methods for Nonconvex Nonlinear Programming. Optimizationand Systems Theory [R] . Forsgren, A., Gill, P. E. 1996

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Stability of lagrangian duality for nonconvex quadratic programming. Solution methods and applications in computer vision

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