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An Active Set Trust-Region Method for Bound-Constrained Optimization
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AI
DOI：10.1007/s41980-021-00610-x.png)
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摘要
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摘要本文讨论了一种用于边界约束优化问题的主动集信赖域算法。采用充分下降条件作为计算量，以判定函数值是否得到降低。为了获得我们的复杂度结果，使用了一种关键度量，其计算效率优于其他已知的关键度量。在近似Hessian矩阵对非主动变量子空间的正定性条件下，将证明不会出现无限zigzagging现象。研究表明，与求解病态边界约束最小二乘问题的当前最先进求解器相比，我们的算法具有竞争力。
AI总结
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