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Polynomial-time interior-point algorithm based on a local self-concordant finite barrier function

Journal of Shanghai University(English Edition) 2009年第4期13卷 333-339页

作者：金正静白延琴 College of Sciences Shanghai University College of Sciences Zhejiang Forestry University

The choice of self-concordant functions is the key to efficient algorithms for linear and quadratic convex optimizations, which provide a method with polynomial-time iterations to solve linear and quadratic convex optimization problems. The parameters of a self-concordant barrier function can be used to compute the complexity bound of the proposed algorithm. In this paper, it is proved that the finite barrier function is a local self-concordant barrier function. By deriving the local values of parameters of this barrier function, the desired complexity bound of an interior-point algorithm based on this local self-concordant function for linear optimization problem is obtained. The bound matches the best known bound for small-update methods.

关键词： linear optimization self-concordant function finite barrier interior-point methods polynomial-time complexity

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Diffusion of a Brownian Particle in a Periodic Potential with Memory Friction

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Journal of Modern Physics 2022年第8期13卷 1204-1211页

作者： Meng Hu Zhanwu Bai Department of Mathematics and Physics North China Electric Power University Baoding China

This study investigates the diffusive motion of a Brownian particle in a 1D periodic potential. The reactive flux theory for finite barriers and memory friction is developed to calculate the escape rate in the spatial diffusion regime. The diffusion coefficient is obtained in terms of the jump-model. The theoretical results agree well with the Langevin simulation results. The method can be generalized to other colored noises with Gaussian distribution.

关键词： Escape Rate finite barrier Memory Friction

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