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On the Complexity of a Practical Interior-Point Method

内点法 最优化中的牛顿法 外推法 数学 牛顿法 点(几何) 扩展(谓词逻辑) 数学优化 正多边形 应用数学 凸优化 Steffensen法 算法 局部收敛 计算机科学 迭代法 数学分析 几何学 非线性系统 物理 量子力学 程序设计语言
作者
Stephen G. Nash,Ariela Sofer
出处
期刊:Siam Journal on Optimization [Society for Industrial and Applied Mathematics]
卷期号:8 (3): 833-849 被引量:17
标识
DOI:10.1137/s1052623496306620
摘要

The theory of self-concordance in convex optimization has been used to analyze the complexity of interior-point methods based on Newton's method. For large problems, it may be impractical to use Newton's method; here we analyze a truncated-Newton method, in which an approximation to the Newton search direction is used. In addition, practical interior-point methods often include enhancements such as extrapolation that are absent from the theoretical algorithms analyzed previously. We derive theoretical results that apply to such an algorithm, one similar to a sophisticated computer implementation of a barrier method. The results for a single barrier subproblem are a satisfying extension of the results for Newton's method. When extrapolation is used in the overall barrier method, however, our results are more limited. We indicate (by both theoretical arguments and examples) why more elaborate results may be difficult to obtain.

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