論文の概要: Implicit Primal-Dual Interior-Point Methods for Quadratic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00364v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 01:21:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.784037
• Title: Implicit Primal-Dual Interior-Point Methods for Quadratic Programming
• Title（参考訳）: 二次計画法における暗黙の2次元内点法
• Authors: Jon Arrizabalaga, Zachary Manchester,
• Abstract要約: そこで本研究では,2次元内点法を用いて2次プログラムを解く方法を提案する。 我々は、ソフト剰余関数が、よく使われる指数写像と比較して、好ましい数値的性質を持つことを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.96478240313977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new method for solving quadratic programs using primal-dual interior-point methods. Instead of handling complementarity as an explicit equation in the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions, we ensure that complementarity is implicitly satisfied by construction. This is achieved by introducing an auxiliary variable and relating it to the duals and slacks via a retraction map. Specifically, we prove that the softplus function has favorable numerical properties compared to the commonly used exponential map. The resulting KKT system is guaranteed to be spectrally bounded, thereby eliminating the most pressing limitation of primal-dual methods: ill-conditioning near the solution. These attributes facilitate the solution of the underlying linear system, either by removing the need to compute factorizations at every iteration, enabling factorization-free approaches like indirect solvers, or allowing the solver to achieve high accuracy in low-precision arithmetic. Consequently, this novel perspective opens new opportunities for interior-point methods, especially for solving large-scale problems to high precision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元内点法を用いて2次プログラムを解く手法を提案する。 カルーシュ・クーン・タッカー(KKT)条件における明示的な方程式として相補性を扱う代わりに、構成によって相補性が暗黙的に満足されることを保証する。 これは補助変数を導入し、リトラクション写像を介して双対とスラックスに関連付けることで達成される。 具体的には、よく用いられる指数写像と比較して、ソフトプラス関数が好適な数値特性を持つことを示す。 結果として生じるKKT系はスペクトル的に有界であることが保証され、そのため原始双対法(溶液近傍の条件条件)の最も強い制限が排除される。 これらの属性は、各イテレーションで分解を計算する必要をなくし、間接的な解法のような因数分解のないアプローチを可能にしたり、解法が低精度の算術で高い精度を実現できるようにすることで、根底にある線形システムの解を促進する。 このため、この新たな視点はインテリアポイント法、特に大規模問題を高精度に解くための新たな機会を開放する。

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