Activités par an
Résumé
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 and a Full-Orthormalization methods are derived, the necessary quantities occurring in the theoretical bounds estimated and new practical algorithms derived. Numerical experiments suggest that the new methods have significant potential, including in the steadily more important context of multi-precision computations.
langue originale | Anglais |
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Pages (de - à) | e2337 |
Nombre de pages | 26 |
journal | Numerical Linear Algebra with Applications |
Volume | 28 |
Numéro de publication | 1 |
Etat de la publication | Publié - 1 oct. 2020 |
Empreinte digitale Examiner les sujets de recherche de « Minimizing convex quadratics with variable precision Krylov methods ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.
Activités
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Minimizing convex quadratics with variable precision Krylov methods
Philippe Toint (Orateur)
28 nov. 2019Activité: Types de discours ou de présentation › Discours invité
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ENSEEIHT-IRIT
Philippe Toint (Chercheur visiteur)
4 nov. 2019 → 8 nov. 2019Activité: Types de Visite d'une organisation externe › Visite à une institution académique externe
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Minimizing convex quadratics with variable precision Krylov methods
Philippe Toint (Orateur)
10 oct. 2019Activité: Types de discours ou de présentation › Discours invité