Все выпуски

Прямые мультипликативные методы для разреженных матриц. Ньютоновские методы

 pdf (493K)  / Аннотация

Список литературы:

  1. В. Л. Береснев. Дискретные задачи размещения и полиномы от булевых переменных. — Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 2005. — 408 с.
    • V. L. Beresnev. Discrete location problems and polynomials of Boolean variables. — Novosibirsk: The publisher of the Institute of mathematics, 2005. — 408 p. — in Russian.
  2. В. Л. Береснев. Алгоритмы минимизации полиномов от булевых переменных // Проблемы кибернетики. — М: Наука, 1979. — № 36. — С. 225–246. — zbMATH: Zbl 0447.94028.
    • V. L. Beresnev. Algorithms for minimization of polynomials in Boolean variables // Problems of Cybernetics. — Moscow: Nauka, 1979. — V. 36. — P. 225–246. — in Russian. — MathSciNet: MR0568455. — zbMATH: Zbl 0447.94028.
  3. В. Л. Береснев, Э. Х. Гимади, В. Т. Дементьев. Экстремальные задачи стандартизации. — Новосибирск: Наука, 1978.
    • V. L. Beresnev, Je. H. Gimadi, V. T. Dement'ev. Extremal problems of standardization. — Novosibirsk: Nauka, 1978. — in Russian.
  4. Ф. Гилл, У. Мюррей. Численные методы условной оптимизации. — М: Мир, 1977.
    • F. Gill, U. Mjurrej. Chislennye metody uslovnoj optimizacii. — Moscow: Mir, 1977. — in Russian.
    • Ph. E. Gill, W. Murray. Numerical methods for constrained optimization. — National physical laboratory Teddington, Middlesex. — Academic Press, 1974. — MathSciNet: MR0395227.
  5. Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. Практическая оптимизация. — М: Мир, 1985.
    • F. Gill, U. Mjurrej, M. Rajt. Prakticheskaja optimizacija. — Moscow: Mir, 1985. — in Russian. — MathSciNet: MR0801546.
    • Ph. E. Gill, W. Murray, M. H. Wright. Practical optimization. — System Optimization Laboratory Department of Operations Research Stanford University California, USA. — Academic Press, 1981. — MathSciNet: MR0634376. — zbMATH: Zbl 0503.90062.
  6. О. Н. Григорьева, О. А. Дмитриева. Моделирование линейных динамических систем большой размерности с разреженными матрицами коэффициентов / Информатика и компьютерные технологии-2011. — Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2011. — С. 199–203.
    • O. N. Grigor'eva, O. A. Dmitrieva. Modeling linear dynamical systems of high dimension with sparse matrices of coefficients / Informatics and computer technologies-2011. — Donetsk: Donetsk national technical University, 2011. — P. 199–203. — in Russian.
  7. М. Гэри, Д. Джонсон. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. — М: Мир, 1982.
    • M. Gjeri, D. Dzhonson. Computers and trudnoreshaemyh tasks. — Moscow: Mir, 1982. — in Russian. — MathSciNet: MR0701247.
  8. А. Джордж, Дж. Лю. Численное решение больших разреженных систем уравнений. — М: Мир, 1984.
    • A. George, J. W.-H. Liu. Computer solution of large sparse positive definite systems. — Englewood Cliffs, Ne Jersey: Prentice-Hall, Inc, 1981. — MathSciNet: MR0646786. — zbMATH: Zbl 0516.65010.
    • A. Dzhordzh, Dzh. Lju. Chislennoe reshenie bol'shih razrezhennyh sistem uravnenij. — Moscow: Mir, 1984. — in Russian. — MathSciNet: MR0741997.
  9. О. А. Дмитриева. Оптимизация выполнения матрично-векторных операций при параллельном моделировании динамических процессов // Науковi працi ДонНТУ. Сер. Обчислювальна технiка та автоматизацiя. — 2014. — № 1(26). — С. 94–100.
    • O. A. Dmitrieva. Optimization of performance of matrix and vector operations at parallel simulation of dynamic processes // Donetsk National Technical University. — 2014. — no. 1(26). — P. 94–100. — in Russian.
  10. Г. А. Зеленков, А. Б. Хакимова. Подход к разработке алгоритмов ньютоновских методов оптимизации, программная реализация и сравнение эффективности // Компьютерные исследования и моделирование. — 2013. — Т. 5, № 3. — С. 367–377. — DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-3-367-377
    • G. A. Zelenkov, A. B. Hakimova. Approach to development of algorithms of Newtonian methods of unconstrained optimization, their software implementation and benchmarking // Computer Research and Modeling. — 2013. — V. 5, no. 3. — P. 367–377. — in Russian. — С. 367–377. — DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-3-367-377
  11. И. Г. Казанцев. О конструктивном вычислении сечений многомерного куба // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2012. — Т. 1, № 4. — С. 168–171.
    • I. G. Kazancev. Оn a constructive computation of the section of hypercube // Interjekspo Geo-Sibir'. — 2012. — V. 1, no. 4. — P. 168–171.
  12. В. Г. Карманов. Математическое программирование. — М: Мир, 1975.
    • V. G. Karmanov. Mathematical programming. — Moscow: Mir, 1975. — in Russian. — MathSciNet: MR0411559.
  13. Ю. А. Кочетов, А. В. Плясунов. Локальный поиск в комбинаторной оптимизации. Нужна ли производная? / Труды XIII Байкальской международной школы-семинара «Методы оптимизации и их приложения», 2–8.07.2005. — Том 1: Иркутск – ИСЭМ СО РАН, 2005. — С. 65–76.
    • Yu. A. Kochetov, A. V. Pljasunov. Local search in combinatorial optimization. What about the derivative? // Mathematical programming: Proceedings of XIII Baikal International School-seminar “Optimization methods and their applications”, July, 2–8, Irkutsk, Baikal, 2005. — Irkutsk: Melentiev Energy Systems Institute SB RAS, 2005. — V. 1. — P. 65–76. — in Russian.
  14. И. С. Масич. Задачи оптимизации и их свойства в логических алгоритмах распознавания / Проблемы оптимизации и экономические приложения: материалы V Всероссийской конференции. — Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2012.
    • I. S. Masich. Optimization problems and their properties in logical recognition algorithms / Optimization problems and economic applications: proceedings of the V all-Russian conference. — Omsk: Publishing house of Om. state University, 2012. — in Russian.
  15. И. С. Масич. Комбинаторная оптимизация и логические алгоритмы классификации в задаче прогнозирования осложнений инфаркта миокарда / Инновационные тенденции развития российской науки: материалы III Международной научно-практической конференции. — Красноярск, 2010. — С. 276–280.
    • I. S. Masich. Combinatorial optimization and Boolean classification algorithms in the task of predicting complications of myocardial infarction / Innovative trends in the development of Russian science: materials of III International scientific-practical conference. — Krasnoyarsk, 2010. — P. 276–280. — in Russian.
  16. В. С. Михалевич, В. А. Трубин, Н. З. Шор. Оптимизационные задачи производственно-транспортного планирования. — М: Наука, 1986.
    • V. S. Mihalevich, V. A. Trubin, N. Z. Shor. Optimization problems of production-transportation planning. — Moscow: Nauka, 1986. — in Russian. — MathSciNet: MR0897753.
  17. Х. Пападимитриу, К. Стайглиц. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. — М: Мир, 1985.
    • H. Papadimitriou Christos. Combinatorial optimization: Algorithms and Complexity. — Massachusetts Institute of Technology. National Technical University of Athens. — Englewood Cliffs — New Jersey: Prentice-Hall Inc, 1982. — MathSciNet: MR0663728. — zbMATH: Zbl 0503.90060.
    • H. Papadimitriu, K. Stajglic. Kombinatornaja optimizacija. Algoritmy i slozhnost'. — Moscow: Mir, 1985. — in Russian.
  18. Б. Парлетт. Симметричная проблема собственных значений. Численные методы. — М: Мир, 1983.
    • B. N. Parlett. The symmetric eigenvalue problem. — California: University of California Berkeley, 1980. — MathSciNet: MR1490034.
    • B. Parlett. Simmetrichnaja problema sobstvennyh znachenij. Chislennye metody. — Moscow: Mir, 1983. — in Russian. — MathSciNet: MR0702348.
  19. С. Писсанецки. Технология разреженных матриц: Пер. с англ. — М: Мир, 1988. — 410 с.
    • S. Pissanetzky. Sparse matrix technology. — Academic Press Inc, 1984. — MathSciNet: MR0751237. — zbMATH: Zbl 0536.65019.
    • S. Pissanecki. Tehnologija razrezhennyh matric. — Moscow: Mir, 1988. — in Russian. — MathSciNet: MR0954834.
  20. Э. Полак. Численные методы оптимизации. Единый подход. — М: Мир, 1974.
    • Polak E.. . Computation methods in optimization / Mathematics in Science and Engineering. — New York, London: Academic Press, 1971. — V. 77. — MathSciNet: MR0282511.
    • Je. Polak. Chislennye metody optimizacii. Edinyj podhod. — Moscow: Mir, 1974. — in Russian.
  21. Б. Т. Поляк. Метод Ньютона и его роль в оптимизации и вычислительной математике // Труды ИСА РАН. — 2006. — Т. 28. — С. 48–66.
    • B. T. Poljak. Newton's method and its role in optimization and computational mathematics // Proceedings of ISA RAS. — 2006. — V. 28. — P. 48–66. — in Russian.
  22. Б. Н. Пшеничный, Ю. М. Данилин. Численные методы в экстремальных задачах. — М: Наука, 1975.
    • B. N. Pshenichnyj, Yu. M. Danilin. Numerical methods in extremal problems. — Moscow: Nauka, 1975. — in Russian. — MathSciNet: MR0502886.
  23. Свириденко А. Б.. . Априорная поправка в ньютоновских методах оптимизации // Компьютерные исследования и моделирование. — 2015. — Т. 7, № 4. — С. 835–863. — DOI: 10.20537/2076-7633-2015-7-4-835-863
    • A. B. Sviridenko. The correction to Newton's methods of optimization // Computer Research and Modeling. — 2015. — V. 7, no. 4. — P. 835–863. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2015-7-4-835-863
  24. А. Б. Свириденко. Прямые мультипликативные методы для разреженных матриц. Несимметричные линейные системы // Компьютерные исследования и моделирование. — 2016. — Т. 8, № 6. — С. 833–860. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-6-833-860
    • A. B. Sviridenko. Direct multiplicative methods for sparse matrices. Unbalanced linear systems // Computer research and modeling. — 2016. — V. 8, no. 6. — P. 833–860. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-6-833-860
  25. А. Б. Свириденко. Прямые мультипликативные методы для разреженных матриц. Линейное программирование // Компьютерные исследования и моделирование. — 2017. — Т. 9, № 2. — С. 143–165. — DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-2-143-165
    • A. B. Sviridenko. Direct multiplicative methods for sparse matrices. Linear Programming // Computer research and modeling. — 2017. — V. 9, no. 2. — P. 143–165. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-2-143-165.
  26. А. Б. Свириденко, Г. А. Зеленков. Взаимосвязь и реализация квазиньютоновских и ньютоновских методов безусловной оптимизации // Компьютерные исследования и моделирование. — 2016. — Т. 8, № 1. — С. 55–78. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-1-55-78
    • A. B. Sviridenko, G. A. Zelenkov. Correlation and realization of quasi-Newton methods of absolute optimization // Computer Research and Modeling. — 2016. — V. 8, no. 1. — P. 55–78. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-1-55-78
  27. А. В. Селиверстов. О мономах квадратичных форм // Дискрет. анализ и исслед. операций. — 2013. — Т. 20, № 3. — С. 65–70.
    • A. V. Seliverstov. On monomials quadratic forms // Discrete analysis and operations research. — 2013. — V. 20, no. 3. — P. 65–70. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/da732. — MathSciNet: MR3135744. — zbMATH: Zbl 1324.90183.
  28. Г. Стренг. Линейная алгебра и ее применения. — М: Мир, 1980.
    • G. Strang. Linear algebra and its applications. — New York, San Francisco, London: Academic Press, 1976. — MathSciNet: MR0384823. — zbMATH: Zbl 0338.15001.
    • G. Streng. Linejnaja algebra i ee primenenija. — Moscow: Mir, 1980. — MathSciNet: MR0596578.
  29. А. Б. Хакимова, В. В. Дикусар, Г. А. Зеленков. Увеличение эффективности ньютоновских методов оптимизации. Информодинамический подход // Труды ИСА РАН «Динамика неоднородных систем». — М: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. — Т. 53, № 14-А. — С. 97–114.
    • A. B. Khakimova, V. V. Dikusar, G. A. Zelenkov. Increasing the efficiency of the Newtonian methods of optimization. Informationmicardis approach // The works of ISA Russian Academy of Sciences “Dynamics of heterogeneous systems”. — Moscow: Book house “LIBROKOM”, 2010. — V. 53, no. 14-A. — P. 97–114. — in Russian.
  30. А. Б. Хакимова, Г. А. Зеленков, И. Г. Рзун. Подход к увеличению эффективности мультипликативного алгоритма симплекс-метода // Труды ИСА РАН «Динамика неоднородных систем». — М: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. — Т. 53(2), № 14. — С. 245–251.
    • A. B. Khakimova, G. A. Zelenkov, I. G. Rzun. Approach to increase the efficiency of the multiplicative algorithm of the simplex method // The works of ISA Russian Academy of Sciences “Dynamics of heterogeneous systems”. — 2010. — V. 53(2), no. 14. — P. 245–251. — in Russian.
  31. А. Б. Хакимова, Б. Б. Хакимов. Единый подход к решению задач математического программирования гуманитарной компьютерной клиники / Сборник статей I-й Международной конференции «Системные, информационные и технические средства и технологии в профессиональной деятельности, образовании, оздоровлении и профилактике». — Санкт-Петербург, 2003. — С. 88–92.
    • A. B. Khakimova, B. B. Khakimov. A unified approach to the solution of problems of mathematical programming Humanities computer clinic / A collection of articles I international conference “System, information and technical tools and technologies in their professional activities, education, rehabilitation and prevention”. — Saint-Petersburg, 2003. — P. 88–92. — in Russian.
  32. Г. М. Циглер. Теория многогранников. — М: Изд-во МЦНМО, 2014.
    • G. M. Ziegler. Lectures on Polytopes. — New York: Springer-Verlag Inc, 1995. — MathSciNet: MR1311028. — zbMATH: Zbl 0823.52002.
    • G. M. Cigler. Teorija mnogogrannikov. — Moscow: Izd-vo MCNMO, 2014.
  33. И. Г. Черноруцкий. Методы оптимизации. Компьютерные технологии. — СПб: БХВ-Петербург, 2011. — 384 с.
    • I. G. Chernoruckij. Methods of optimization. Computer technology. — St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2011. — 384 p. — in Russian.
  34. И. Г. Черноруцкий. Практическая оптимизация и невыпуклые задачи // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. — СПб: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2013. — № 4(176). — С. 79–86.
    • I. G. Chernoruckij. Practical optimization and nonconvex problems // Nauchno-tekhnicheskie Vedomosti SPbGPU. Informatics. Telecommunications. Management. — St. Petersburg: Federal state Autonomous educational institution of higher professional education “Saint-Petersburg Polytechnic University Peter the Great”, 2013. — no. 4(176). — P. 79–86. — in Russian.
  35. Д. Б. Юдин, А. П. Горяшко, А. С. Немировский. Математические методы оптимизации устройств и алгоритмов АСУ. — М: Радио и связь, 1982. — 288 с.
    • D. B. Judin, A. P. Gorjashko, A. S. Nemirovskij. Mathematical methods for optimization of devices and algorithms ACS. — Moscow: Radio and communication, 1982. — in Russian. — MathSciNet: MR0690421.
  36. F. Barahona, M. Grotschel, M. Junger, G. Reinelt. An application of combinatorial optimization to statistical physics and circuit layout design // Operation Research. — 1988. — no. 36. — P. 493–513. — DOI: 10.1287/opre.36.3.493. — MathSciNet: MR3114998. — zbMATH: Zbl 0646.90084.
  37. A. I. Barros, M. Labbe. A general model for the uncapacitated facility and depot location problem // Location Science. — 1994. — V. 2, no. 3. — P. 173–191. — MathSciNet: MR2695997. — zbMATH: Zbl 0919.90097.
  38. Y. Crama. Combinatorial Optimization Models for Production Scheduling in Automated Manufacturing Systems // European Journal of Operational Research. — 1997. — no. 99. — P. 136–153. — DOI: 10.1016/S0377-2217(96)00388-8. — zbMATH: Zbl 0923.90066.
  39. Y. Crama, P. L. Hammer. Bimatroidal independence systems // Mathematical Methods of Operations Research. — 1989. — V. 33, no. 3. — P. 149–165. — DOI: 10.1007/BF01423645. — MathSciNet: MR1000172. — zbMATH: Zbl 0681.05016.
  40. Y. Crama, P. L. Hammer. Boolean Functions: Theory, Algorithms, and Applications. — New York: Cambridge University Press, 2011. — 687 p. — MathSciNet: MR2742439. — zbMATH: Zbl 1237.06001.
  41. Ch. Ebenegger, P. L. Hammer, D. de Werra. Pseudo-Boolean Functions and Stability of Graphs // Annals of Discrete Mathematics. — 1984. — no. 19. — P. 83–97. — MathSciNet: MR0780014.
  42. A. S. Fraenkel, P. L. Hammer. Pseudo-Boolean functions and their graphs // Annals of Discrete Mathematics. — 1984. — no. 20. — P. 137–146. — MathSciNet: MR0791023. — zbMATH: Zbl 0557.94019.
  43. P. E. Gill, W. Murray. Newton-type methods for unconstrained and linearly constrained optimization // Math. Prog. — 1974. — V. 7. — P. 311–350. — DOI: 10.1007/BF01585529. — MathSciNet: MR0356503. — zbMATH: Zbl 0297.90082.
  44. P. L. Hammer. Pseudo-Boolean Remarks on Balanced Graphs // International Series of Numerical Mathematics. — 1977. — no. 36. — P. 69–78. — MathSciNet: MR0465947. — zbMATH: Zbl 0405.05054.
  45. P. L. Hammer, P. Hansen, B. Simeone. Upper planes of quadratic 0-1 functions and stability in graphs // Nonlinear Programming. — 1981. — no. 4. — P. 395–414. — MathSciNet: MR0663387. — zbMATH: Zbl 0534.90062.
  46. P. L. Hammer, S. Rudeanu. Boolean Methods in Operations Research and Related Areas. — Berlin: Springer-Verlag; New York: Heidelberg, 1968. — 310 p. — MathSciNet: MR0235830. — zbMATH: Zbl 0155.28001.
  47. P. L. Hammer, E. Shliffer. Applications of Pseudo-Boolean Methods to Economic Problems // Theory and decision. — 1971. — no. 1. — P. 296–308. — DOI: 10.1007/BF00139572. — zbMATH: Zbl 0217.26702.
  48. F. S. Hillier. The Evaluation of Risky Interrelated Investments. — Amsterdam: North-Holland Publishing, 1969.
  49. R. M. Karp, R. G. Miller, J. W. Thatcher. Reducibility Among Combinatorial Problems // Journal of Symbolic Logic. — 1975. — no. 40(4). — P. 618–619.
  50. D. J. Laughhunn. Quadratic Binary Programming with Applications to Capital Budgeting Problems // Operations Research. — 1970. — no. 18. — P. 454–461. — DOI: 10.1287/opre.18.3.454. — zbMATH: Zbl 0193.20209.
  51. D. J. Laughhunn, D. E. Peterson. Computational Experience with Capital Expenditure Programming Models under Risk // Business Finance. — 1971. — no. 3. — P. 43–48.
  52. J. Nieminen. A linear pseudo-Boolean viewpoint on matching and other central concepts in graph theory // Zastosowania Matematyki. — 1974. — no. 14. — P. 365–369. — MathSciNet: MR0359825. — zbMATH: Zbl 0296.90049.
  53. R. H. Ranyard. An Algorithm for Maximum Likelihood Ranking and Slater’s i From Paired Comparisions // British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. — 1976. — no. 29. — P. 242–248. — DOI: 10.1111/j.2044-8317.1976.tb00715.x. — zbMATH: Zbl 0351.62054.
  54. M. R. Rao. Cluster Analysis and Mathematical Programming // Journal of the American Statistical Association. — 1971. — V. 66. — P. 622–626. — DOI: 10.1080/01621459.1971.10482319. — zbMATH: Zbl 0238.90042.
  55. A. Schrijver. Theory of linear and integer programming. — Wiley-interscience series in discrete mathematics. Department of econometrics, Tilburg University and Centrum voor Wiskunde en informatica. — Amsterdam: A Wiley-interscience publication, 1986. — MathSciNet: MR0874114. — zbMATH: Zbl 0665.90063.
  56. H. M. Weingartner. Capital Budgeting of Interrelated Projects: Survey and Synthesis // Management Science. — 1966. — no. 12. — P. 485–516. — DOI: 10.1287/mnsc.12.7.485.
  57. D. J. A. Welsh. Matroid theory. — London: Academic Press, 1976.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.