MDM-АЛГОРИТМ И ЗАДАЧА СИЛЬВЕСТРА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

При разработке численных методов решения нелинейных минимаксных задач возникла следующая вспомогательная задача: в выпуклой оболочке некоторого конечного множества в евклидовом пространстве найти точку, имеющую наименьшую норму. В 1971 г. Б. Митчелл, В. Демьянов и В. Малоземов предложили нестандартный алгоритм решения этой задачи, который в дальнейшем получил название MDM-алгоритма (по заглавным буквам фамилий авторов). В данной статье рассматривается конкретная минимаксная задача: найти шар наименьшего объема, содержащий заданное конечное множество точек. Она называется задачей Сильвестра и является частным случаем задачи о чебышевском центре множества. Задаче Сильвестра сопоставляется выпуклая задача квадратичного программирования с симплексными ограничениями. Для решения этой задачи в статье предлагается использовать вариант MDM-алгоритма. С его помощью строится минимизирующая последовательность планов, такая, что у соседних планов различаются только две компоненты. Номера этих компонент выбираются на основе некоторых условий оптимальности. Доказывается слабая сходимость полученной последовательности планов, из которой следует сходимость по норме соответствующей последовательности векторов к единственному решению задачи Сильвестра. Приводятся четыре характерных примера на плоскости. Библ. 10. Фиг. 23.

Об авторах

В. Н Малоземов

С.-Пб гос. ун-т

Email: v.malozemov@spbu.ru
С.-Петербург

Н. А Соловьева

С.-Пб гос. экон. ун-т

Email: 4vinyo@gmail.com
С.-Петербург

Г. Ш Тамасян

ВКА им. А. Ф. Можайского; ИПМ РАН

Email: grigoriytamasjan@mail.ru
С.-Петербург; С.-Петербург

Список литературы

  1. Зуховицкий С. И. Алгоритм для отыскания точки, наименее уклоняющейся (в смысле П. Л. Чебышева) от данной системы 𝑚 точек // ДАН УССР, 1951, № 6. С. 404–407.
  2. Гавурин М. К., Малоземов В. Н. Экстремальные задачи с линейными ограничениями. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. 176 с.
  3. Малоземов В. Н., Плоткин А. В. Двойственность в квадратичном программировании. Задача Сильвестра // Семинар “CNSA & NDO”. Избранные доклады. 8 декабря 2021 г. (дата обращения: 31.01.2024).
  4. Митчелл Б. Ф., Демьянов В. Ф., Малоземов В. Н. Нахождение ближайшей к началу координат точки многогранника // Вестник ЛГУ. 1971. № 19. С. 38–45.
  5. Малоземов В. Н. МДМ-методу — 50 лет // Семинар “CNSA & NDO”. Избранные доклады. 10 ноября 2021 г. (дата обращения: 31.01.2024).
  6. Lopez J., Barbero A., Dorronsoro J. R. On the equivalence of the SMO and MDM algorithms for SVM training / Springer-Verlag Berlin Heidelberg. W. Daelemans et al. (Eds.): ECML PKDD 2008, Part I, LNAI 5211, pp. 288–300.
  7. Малозёмов В. Н., Соловьева Н. А. МДМ-метод для решения общей квадратичной задачи математической диагностики // Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия. 2023. 10(3). С. 516–529.
  8. Малоземов В. Н., Соловьева Н. А., Тамасян Г. Ш. MDM-алгоритм и задача Сильвестра // Математические методы распознавания образов: Тезисы докладов 21-й Всероссийской конф. с международным участием, Москва, 12–15 декабря 2023 года. М.: РАН, 2023. С. 87–89.
  9. Даугавет В. А. Численные методы квадратичного программирования. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2004. 128 с.
  10. E. Alper Yildirim. Two algorithms for the minimum enclosing ball problem // SIAM J. OPTIM. Vol. 19. N 3. 2008. P. 1368–1391.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».