文件名称：ADMM-tutorial
文件大小：12KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-17 08:18:05
MATLAB
ADMM教程 该存储库包含在2018年波士顿开放数据科学大会（ODSC）上展示的教程代码。 幻灯片可在找到 本教程涵盖了四个不同的问题。 所有这些都使用乘数交替方向法（ADMM）求解。 其中两个示例涉及凸优化问题：SVM和总方差降噪。 其中两个示例涉及非凸优化问题：圆包装和求解数独难题。 本教程和代码从一个角度解决了问题，从而使数学和代码变得尽可能简单。 该代码不是为了提高速度而设计的，我们介绍的ADMM变体并不是最快的。 请使用以下参考文献引用本教程。 @article {safavi2018admmtutorial，标题= {网络和大规模优化}，注释= {开放数据科学大会}，作者= {Safavi，Sam和Bento，Jos {\'e}}，年份= {2018}} @inproceedings {hao2016testing，标题= {在因子图上测试ADMM的细粒度并行度}，
【文件预览】：
ADMM-tutorial-master
----Sudoku()
--------F_knowThat.m(182B)
--------P_knowThat.m(131B)
--------F_onlyOne.m(168B)
--------Sudoku.m(3KB)
--------P_onlyOne.m(156B)
----TV_Denoising()
--------P_diff.m(259B)
--------FL.m(2KB)
--------F_quad.m(129B)
--------F_diff.m(268B)
--------P_quad.m(119B)
----index.html(19B)
----Circle_Packing()
--------draw_circle.m(287B)
--------P_box.m(179B)
--------P_coll.m(653B)
--------CP.m(2KB)
--------F_coll.m(455B)
--------F_box.m(315B)
----SVM()
--------P_separation.m(130B)
--------F_separation.m(130B)
--------P_data.m(502B)
--------SVM.m(3KB)
--------F_data.m(399B)
--------F_pos.m(115B)
--------F_sum.m(117B)
--------P_sum.m(101B)
--------P_pos.m(64B)
----README.md(2KB)