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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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/58575 http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Sio-22.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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