Spectral projected gradient method for the procrustes problem

AUTOR(ES)

Francisco, J.B., Martini, T.

FONTE

TEMA (São Carlos)

DATA DE PUBLICAÇÃO

2014-04

RESUMO

Estudamos e analisamos um método globalmente convergente e não monótono para minimização em conjuntos fechados. Este método está baseado nas ideias dos métodos de região de confiança e Levenberg-Marquardt. Dessa maneira, os subproblemas consistem em minimizar um modelo quadrático da função objetivo sujeito a um conjunto de restrições. Incorporamos conceitos de bidiagonalização e de cálculo da SVD de maneira "inexata" buscando melhorar o desempenho do algoritmo, visto que a solução do subproblema por técnicas tradicionais, necessária em cada iteração, é computacionalmente muito cara. Outros métodos viáveis são citados, entre eles um método de busca curvilinear e um de minimização ao longo de geodésicas. Finalmente, ilustramos o desempenho numérico dos métodos quando aplicados ao Problema de Procrustes Ortogonal.

ASSUNTO(S)

restrições de ortogonalidade algoritmo não monótono método do gradiente projetado espectral problema de procrustes ortogonal

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