Abstrakt. Vi tolkar några felaktiga resultat (på grund av numeriska felaktigheter) som redan observerats när man löser SDP-relaxationer för polynom optimering på en dubbel precision flyttal SDP lösare. Det visar sig att detta beteende kan förklaras och motiveras tillfredsställande av ett relativt enkelt paradigm. I en sådan situation, SDP lösaren (och inte användaren) utför vissa "robust optimering" utan att bli tillsagd att göra det. Istället för att lösa det ursprungliga optimeringsproblemet med nominellt kriterium f, använder den ett nytt kriteriumf som tillhör en boll Bņ(f, ε) med liten radie ε > 0, centrerad till det nominella kriteriet f i parameterutrymmet. Med andra ord kan det resulterande förfarandet ses som ett "max − min" robust optimeringsproblem med två spelare (lösaren som maximerar på Bě(f, ε) och användaren som minimerar över de ursprungliga beslutsvariablerna). En matematisk motivering bakom detta "autonoma" beteende beskrivs.
I själva verket REF, en SDP lösare utför "robust optimering" i följande mening: i stället för att lösa den ursprungliga optimeringsproblem med nominella kriterium f, lösaren anser en perturbed kriterium som ligger i en boll med liten radie ε och center f.
In SDP relaxations, inaccurate solvers do robust optimization
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}