論文の概要: PEPit: computer-assisted worst-case analyses of first-order optimization methods in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04040v2
- Date: Mon, 17 Jun 2024 16:40:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 05:50:01.820635
- Title: PEPit: computer-assisted worst-case analyses of first-order optimization methods in Python
- Title（参考訳）: PEPit: Pythonにおける一階最適化手法のコンピュータ支援最悪ケース解析
- Authors: Baptiste Goujaud, Céline Moucer, François Glineur, Julien Hendrickx, Adrien Taylor, Aymeric Dieuleveut,
- Abstract要約: PEPitはPythonパッケージで、コンピュータ支援による一階最適化手法の最悪のケース解析を可能にする。
パッケージはSDPモデリング部品を処理し、最悪のケース解析は標準解法を介して数値的に行われる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.603842959054939
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: PEPit is a Python package aiming at simplifying the access to worst-case analyses of a large family of first-order optimization methods possibly involving gradient, projection, proximal, or linear optimization oracles, along with their approximate, or Bregman variants. In short, PEPit is a package enabling computer-assisted worst-case analyses of first-order optimization methods. The key underlying idea is to cast the problem of performing a worst-case analysis, often referred to as a performance estimation problem (PEP), as a semidefinite program (SDP) which can be solved numerically. To do that, the package users are only required to write first-order methods nearly as they would have implemented them. The package then takes care of the SDP modeling parts, and the worst-case analysis is performed numerically via a standard solver.
- Abstract（参考訳）: PEPitはPythonパッケージで、勾配、プロジェクション、近さ、線形最適化オラクルを含む多くの一階最適化メソッドの最悪のケース分析へのアクセスを、近似やブレグマン変種とともに単純化することを目的としている。
簡単に言えば、PEPitはコンピュータ支援による一階最適化手法の最悪のケース解析を可能にするパッケージである。
鍵となる考え方は、最悪のケース分析(しばしば性能推定問題(PEP)と呼ばれる)を半確定プログラム(SDP)として実行し、数値的に解くことである。
そのため、パッケージのユーザは、実装するのとほとんど同じくらいに、一階のメソッドを書くことしか要求されない。
その後、パッケージはSDPモデリング部品の処理を行い、最悪のケース解析は標準解法を介して数値的に行われる。
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