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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 2027-13.pdf | 1.16 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
| DCフィールド | 値 | 言語 |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 佐藤, 寛之 | ja |
| dc.contributor.author | 相原, 研輔 | ja |
| dc.contributor.alternative | Sato, Hiroyuki | en |
| dc.contributor.alternative | Aihara, Kensuke | en |
| dc.contributor.transcription | サトウ, ヒロユキ | - |
| dc.contributor.transcription | アイハラ, ケンスケ | - |
| dc.date.accessioned | 2018-06-11T02:39:18Z | - |
| dc.date.available | 2018-06-11T02:39:18Z | - |
| dc.date.issued | 2017-04 | - |
| dc.identifier.issn | 1880-2818 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/231828 | - |
| dc.description.abstract | 近年, ユークリッド空間における最適化アルゴリズムをりーマン多様体上に拡張する研究が盛んに行われており, 様々な分野への応用が期待されている. リーマン多様体上の最適化問題に対する反復法では, 各点における探索方向をその点での接ベクトルとして与え, 探索方向に進んだ点を多様体上に写すことで点列が更新される. この操作を実現する写像をレトラクションと呼び, シュティーフェル多様体上の最適化では行列のQR分解に基づくレトラクションがよく用いられる. 本稿ではまず, このQR分解に基づくレトラクションを一般化シュティーフェル多様体上に拡張する. 次に, 拡張したレトラクションについて, コレスキーQR分解を利用した効率的なレトラクションの計算法を提案する. そして, 提案する方法の有効性を数値実験により検証する. | ja |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.language.iso | jpn | - |
| dc.publisher | 京都大学数理解析研究所 | ja |
| dc.subject.ndc | 410 | - |
| dc.title | 一般化シュティーフェル多様体上のレトラクションとその効果的な実装について (最適化技法の最先端と今後の展開) | ja |
| dc.title.transcription | イッパンカ シュティーフェル タヨウタイジョウ ノ レトラクション ト ソノ コウカテキナ ジッソウ ニツイテ サイテキカ ギホウ ノ サイセンタン ト コンゴ ノ テンカイ | ja-Kana |
| dc.type | departmental bulletin paper | - |
| dc.type.niitype | Departmental Bulletin Paper | - |
| dc.identifier.ncid | AN00061013 | - |
| dc.identifier.jtitle | 数理解析研究所講究録 | ja |
| dc.identifier.volume | 2027 | - |
| dc.identifier.spage | 125 | - |
| dc.identifier.epage | 134 | - |
| dc.textversion | publisher | - |
| dc.sortkey | 13 | - |
| dc.address | 東京理科大学工学部情報工学科 | ja |
| dc.address | 東京理科大学理学部数理情報科学科 | ja |
| dc.address.alternative | Department of Information and Computer Technology, Tokyo University of Science | en |
| dc.address.alternative | Department of Mathematical Information Science, Tokyo University of Science | en |
| dcterms.accessRights | open access | - |
| datacite.awardNumber | 16K17647 | - |
| datacite.awardNumber | 15K17498 | - |
| jpcoar.funderName | 日本学術振興会 | ja |
| jpcoar.funderName | 日本学術振興会 | ja |
| jpcoar.funderName.alternative | Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) | en |
| jpcoar.funderName.alternative | Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) | en |
| 出現コレクション: | 2027 最適化技法の最先端と今後の展開 | |
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