Fugu-MT 論文翻訳(概要): Eigendecomposition of Q in Equally Constrained Quadratic Programming

論文の概要: Eigendecomposition of Q in Equally Constrained Quadratic Programming

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10723v2
Date: Tue, 20 Oct 2020 19:07:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-10 17:46:41.737644
Title: Eigendecomposition of Q in Equally Constrained Quadratic Programming
Title（参考訳）: 等制約準計画法におけるQの固有分解
Authors: Shi Yu
Abstract要約: 新しい EQP の定式化では、$Q$ を対角化して元の定式化を行う。確立された写像は、部分空間における最適解を探索するのに潜在的に有用であるが、著者にとってはあまり明らかではない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1815734589969
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When applying eigenvalue decomposition on the quadratic term matrix in a type of linear equally constrained quadratic programming (EQP), there exists a linear mapping to project optimal solutions between the new EQP formulation where $Q$ is diagonalized and the original formulation. Although such a mapping requires a particular type of equality constraints, it is generalizable to some real problems such as efficient frontier for portfolio allocation and classification of Least Square Support Vector Machines (LSSVM). The established mapping could be potentially useful to explore optimal solutions in subspace, but it is not very clear to the author. This work was inspired by similar work proved on unconstrained formulation discussed earlier in \cite{Tan}, but its current proof is much improved and generalized. To the author's knowledge, very few similar discussion appears in literature.
Abstract（参考訳）: 線形等制約2次計画法(EQP)における二次項行列に固有値分解を適用する場合、新しいEQP定式化法と元の定式化法との間には、最適解を射影する線形写像が存在する。そのようなマッピングは、特定の種類の等式制約を必要とするが、ポートフォリオ割り当てのための効率的なフロンティアや、Last Square Support Vector Machines (LSSVM) の分類のような実際の問題に一般化可能である。確立された写像は、部分空間における最適解を探索するのに有用であるが、著者にとってあまり明確ではない。この研究は、以前に \cite{Tan} で議論された制約のない定式化に関する同様の研究から着想を得たものであるが、現在の証明は改善され一般化されている。著者の知る限り、文献に類似した議論はごくわずかである。

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