Abstrakt. Vi överväger att samordna nedstigningsmetoder på konvexa kvadratiska problem, där exakta linjesökningar utförs vid varje iteration. (Denna algoritm är identisk med Gauss-Seidel på motsvarande symmetriska positiva bestämda linjära system.) Vi beskriver en klass av konvexa kvadratiska problem för vilka slumpmässiga-permutationer version av cyklisk koordinat nedstigning (RPCD) överträffar standard cyklisk koordinat nedstigning (CCD) metod. En konvergensanalys utvecklas för att stödja beräkningsobservationerna.
I REF, Wright och el. föreslå en mer allmän klass av kvadratiska funktioner där slumpmässig permutation överträffar cyklisk koordinat nedstigning.
Analyzing Random Permutations for Cyclic Coordinate Descent
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}