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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.4
- 수록면
- 75 - 79 (5page)
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In this research, we develop a program for semidefinite programming problems. The algorithm used in our program is a predictor-corrector variant of the primal-dual interior point algorithm proposed by Helmberg, Rendl, Vanderbei, and Wolkowicz. We
improve their search direction using the SDP generalization of multiple centrality corrections developed by Gondzio for linear programming. Also, we propose some implementation techniques, such as the sparsity exploiting in calculating the system matrix and special structure exploiting. Finally, we run our program and CSDP on SDPLIB to conclude that our program outperforms CSDP by about 10%.
improve their search direction using the SDP generalization of multiple centrality corrections developed by Gondzio for linear programming. Also, we propose some implementation techniques, such as the sparsity exploiting in calculating the system matrix and special structure exploiting. Finally, we run our program and CSDP on SDPLIB to conclude that our program outperforms CSDP by about 10%.
목차
Abstract
1. 서 론
2. 문제의 정의
3. 해 법
4. 구 현
5. 실험 결과
6. 결 론
7. 참고 문헌
참고문헌 (0)
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