Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas

Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas

En este art´?culo se obtiene una modificaci´on del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorizaci´on de matrices semidefinidas positivas, a´un cuando ´estas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorizaci´on se transforman los Problemas de...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Gonzalo Palencia F., Rosina Hing C., Mariledy Rojas C., Denysde Medina S.
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universidad de Costa Rica 2009-02-01
Series:Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
Online Access:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/284
id doaj-e7a41134f76a4499b9d8429385fd5a75
record_format Article
spelling doaj-e7a41134f76a4499b9d8429385fd5a752020-11-24T21:49:48ZspaUniversidad de Costa RicaRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones2215-33732009-02-0115111210.15517/rmta.v15i1.284269Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivasGonzalo Palencia F.0Rosina Hing C.1Mariledy Rojas C.2Denysde Medina S.3Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Facultad de Matemática, Física y Computación, Departamento de MatemáticaUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Departamento de Matemática, Facultad de Matemática, Física y ComputaciónUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Departamento de Computación, Facultad de Matemática, Física y ComputaciónUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Departamento de Computación, Facultad de Matemática, Física y ComputaciónEn este art´?culo se obtiene una modificaci´on del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorizaci´on de matrices semidefinidas positivas, a´un cuando ´estas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorizaci´on se transforman los Problemas de Programaci´on Cuadr´atica Convexa en Problemas C´onicos de Segundo Orden, los cuales se resuelven con la ayuda de la generalizaci´on del algoritmo predictor-corrector de Menhrotra para dichos problemas. Se realizan experimentos num´ericos para validar los resultados. Palabras clave: programaci´on cuadr´atica convexa, conos de segundo orden, m´etodos de punto interior.https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/284
collection DOAJ
language Spanish
format Article
sources DOAJ
author Gonzalo Palencia F.
Rosina Hing C.
Mariledy Rojas C.
Denysde Medina S.
spellingShingle Gonzalo Palencia F.
Rosina Hing C.
Mariledy Rojas C.
Denysde Medina S.
Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
author_facet Gonzalo Palencia F.
Rosina Hing C.
Mariledy Rojas C.
Denysde Medina S.
author_sort Gonzalo Palencia F.
title Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
title_short Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
title_full Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
title_fullStr Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
title_full_unstemmed Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
title_sort métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
publisher Universidad de Costa Rica
series Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
issn 2215-3373
publishDate 2009-02-01
description En este art´?culo se obtiene una modificaci´on del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorizaci´on de matrices semidefinidas positivas, a´un cuando ´estas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorizaci´on se transforman los Problemas de Programaci´on Cuadr´atica Convexa en Problemas C´onicos de Segundo Orden, los cuales se resuelven con la ayuda de la generalizaci´on del algoritmo predictor-corrector de Menhrotra para dichos problemas. Se realizan experimentos num´ericos para validar los resultados. Palabras clave: programaci´on cuadr´atica convexa, conos de segundo orden, m´etodos de punto interior.
url https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/284
work_keys_str_mv AT gonzalopalenciaf metodosdepuntointeriorparaoptimizacioncuadraticaconvexaconmatricesnodefinidaspositivas
AT rosinahingc metodosdepuntointeriorparaoptimizacioncuadraticaconvexaconmatricesnodefinidaspositivas
AT mariledyrojasc metodosdepuntointeriorparaoptimizacioncuadraticaconvexaconmatricesnodefinidaspositivas
AT denysdemedinas metodosdepuntointeriorparaoptimizacioncuadraticaconvexaconmatricesnodefinidaspositivas
_version_ 1725887291350581248

Similar Items