Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
En este artículo se obtiene una modificación del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorización de matrices semidefinidas positivas, aún cuando éstas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorización se transforman los Problemas de Progra...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2008
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/284 |
| Sumario: | En este artículo se obtiene una modificación del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorización de matrices semidefinidas positivas, aún cuando éstas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorización se transforman los Problemas de Programación Cuadrática Convexa en Problemas Cónicos de Segundo Orden, los cuales se resuelven con la ayuda de la generalización del algoritmo predictor-corrector de Menhrotra para dichos problemas. Se realizan experimentos numéricos para validar los resultados. |
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