Error Analysis of Numerical Methods for Optimization Problems

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article discusses methods for constructing solution error estimates in optimization problems, which fall into two categories: theoretical and numerical. Theoretical estimates are based on convergence analysis and are mainly useful for qualitative insights, while numerical estimates provide explicit values but are limited to certain methods. The paper introduces two new numerical error estimation methods for a broad range of optimization problems. The first method uses a three-point scheme to derive an exact error estimate from a decreasing sequence of objective function values. The second method, called the rounding method, estimates the error by tracking the increase in significant digits of the solution as iterations progress. Numerical experiments are provided to support these methods.

About the authors

A. V. Chernov

Moscow Institute of physics and Technology; FRC “Computer Science and Control”, Russian Academy of Sciences

Email: chernov.av@mipt.ru
Dolgoprudny, 141701 Russia; Moscow, 119333 Russia

A. G. Birjukov

Moscow Institute of physics and Technology; FRC “Computer Science and Control”, Russian Academy of Sciences

Dolgoprudny, 141701 Russia; Moscow, 119333 Russia

A. M. Lisachenko

FRC “Computer Science and Control”, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119333 Russia

J. G. Chernova

Lomonosov Moscow State University

Moscow, 119991 Russia

References

  1. Gill P.E., Murray W.V., Wright M.H. Practical Optimization. London: Academic Press, 1981.
  2. Гасников А.В. Современные численные методы оптимизации. М.: МФТИ, 2018. 2-е изд.
  3. Немировский А.С., Юдин Д.Б. Сложность задач и эффективность методов оптимизации. М: Наука, 1979.
  4. Нестеров Ю.Е. Введение в выпуклую оптимизацию. М: МЦНМО, 2018.
  5. Bubeck S. Convex Optimization: Algorithms and Complexity. Foundations and Trends in Machine Learning, 2015. V. 8. P. 231–357.
  6. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 2021.
  7. Бирюков А.Г., Гриневич А.И. О гарантированной точности решений задач вычислительной математики в арифметикесплавающейзапятойипеременнойдлиноймантиссы.ТрудыМФТИ,2012.Т.4,№3.C.171–180.
  8. Бирюков А.Г., Гриневич А.И. Метод оценки погрешностей округления решений задач вычислительной математики в арифметике с плавающей запятой, основанный на сравнении решений с изменяемой длиной мантиссы машинного числа. Труды МФТИ, 2013. Т. 5, № 2. C. 160–174.
  9. Biryukov A.G., Chernov A.V. On Numerical Estimates of Errors in Solving Convex Optimization Problems. Communications in Computer and Information Science, 2021. V. 1514.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).