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Limited Memory BFGS Method for least squares semidefinite programming with Banded Structure

Journal of Systems Science & Complexity 2022年第4期35卷 1500-1519页

作者： XUE Wenjuan SHEN Chungen YU Zhensheng School of Mathematics and Physics Shanghai University of Electric PowerShanghai200090China University of Shanghai for Science and Technology Shanghai200093China

This work is intended to solve the least squares semidefinite program with a banded structure. A limited memory BFGS method is presented to solve this structured program of high dimension.In the algorithm, the inverse power iteration and orthogonal iteration are employed to calculate partial eigenvectors instead of full decomposition of n × n matrices. One key feature of the algorithm is that it is proved to be globally convergent under inexact gradient information. Preliminary numerical results indicate that the proposed algorithm is comparable with the inexact smoothing Newton method on some large instances of the structured problem.

关键词： Banded structure inexact gradient least squares semidefinite program limited memory BFGS orthogonal iteration

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