Description
Iterative algorithms for the solution of convex quadratic optimization problems are investigated, which exploit inaccurate matrix-vector products. Theoretical bounds on the performance of a Conjugate Gradients method are derived, the necessary quantities occurring in the theoretical bounds estimated and a new practical algorithm derived. Numerical experiments suggest that the new method has significant potential, including in the steadily more important context of multi-precision computations.Période | 28 nov. 2019 |
---|---|
Tenu à | University of Oxford, Royaume-Uni |
Degré de reconnaissance | Régional |
Documents et liens
Contenu connexe
-
Résultat de recherche
-
A note on solving nonlinear optimization problems in variable precision
Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
-
Exploiting variable precision in GMRES
Résultats de recherche: Papier de travail
-
Minimizing convex quadratics with variable precision Krylov methods
Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
-
Activités
-
ENSEEIHT-IRIT
Activité: Visite d'une organisation externe › Visite à une institution académique externe