Un método secante estructurado con estrategia globalizadora no monótona para resolver el problema de cuadrados mínimos

En este trabajo se propone resolver el problema de cuadrados mínimos, mediante la aplicación de un algoritmo que combina un método secante estructurado con una estrategia globalizadora no monótona, de región de confianza. La matriz Hessiana para conformar el modelo cuadrático, se elige usando un mét...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Croceri, Graciela, Pizarro, Gonzalo, Sottosanto, Graciela
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2016
Materias:	Ciencias Informáticas Análisis de los Mínimos Cuadrados región de confianza Algoritmos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/58575 http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Sio-22.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este trabajo se propone resolver el problema de cuadrados mínimos, mediante la aplicación de un algoritmo que combina un método secante estructurado con una estrategia globalizadora no monótona, de región de confianza. La matriz Hessiana para conformar el modelo cuadrático, se elige usando un método secante que aprovecha la estructura del problema, y el radio de la región de confianza se actualiza siguiendo una técnica adaptativa. La experimentación numérica preliminar, en la que se comparan diferentes formas de elegir la matriz Hessiana, pone de manifiesto la eficiencia del método.
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