1. TEDE
  2. Unidade Manaus
  3. Programa de Pós-graduação em Matemática
  4. Mestrado em Matemática
???item.export.label??? ???item.export.type.endnote??? ???item.export.type.bibtex???

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6199
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorSilva, Daniele Alencar Fabrício da-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2906859199434160por
dc.contributor.advisor1Silva, Roberto Cristóvão Mesquita-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8634157590248613por
dc.contributor.referee1Bitar, Sandro Dimy Barbosa-
dc.contributor.referee2Oliveira, Paulo Roberto-
dc.date.issued2016-11-04-
dc.identifier.citationSILVA, Daniele Alencar Fabrício da. Um algoritmo de busca linear para otimização irrestrita. 2016. 50 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016.por
dc.identifier.urihttp://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6199-
dc.description.resumoNeste trabalho apresentamos um algoritmo de busca linear para problemas de otimização irrestrita proposto por Gonglin Yuan, Sha Lu e Zengxi Wei [1], denominado aqui por Algoritmo GSZ. Este algoritimo é concebido sob a perspectiva de herdar a simplicidade e o baixo custo computacional do método do gradiente conjugado. Neste contexto, uma prova detalhada da análise de convergência global para funções não necessariamente convexas é apresentada. Ressaltamos ainda a obtenção da taxa de convergência linear para o caso em que a função é fortemente convexa.por
dc.description.abstractThis work presents a linear search algorithm for unconstrained optimization problems proposed by Gonglin Yuan, Sha Lu Wei and Zengxi [1], called here by Algorithm GSZ. This algorithm is designed from the perspective of inheriting the simplicity and low computational cost of the conjugate gradient method. n this context, a detailed proof of the global convergence analysis for functions not necessarily convex is presented. We also emphasize the achievement of the linear convergence rate for the case where the function is strongly Convex.eng
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede.ufam.edu.br//retrieve/20233/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Daniele%20A.%20F.%20Silva.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Amazonaspor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFAMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Matemáticapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectOtimização Irrestritapor
dc.subjectBusca Linearpor
dc.subjectConvergência Globalpor
dc.subjectTaxa de convergência linearpor
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICApor
dc.titleUm algoritmo de busca linear para otimização irrestritapor
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Mestrado em Matemática

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dissertação_Daniele A. F. Silva.pdf1.35 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview
Show simple item record Recommend this item


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons