Sobre métodos de primeira ordem acelerados para minimização suave

• Processo: 20/13946-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Sandra Augusta Santos
• Beneficiário: Gabriel Rodrigues Silva Grillo
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização, AP.TEM
• Assunto(s): Otimização contínua Convergência Equações diferenciais ordinárias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: convergência | Equações Diferenciais Ordinárias | Gradiente acelerado | método heavy-ball | testes computacionais | Otimização contínua

Resumo

Os desafios contemporâneos provenientes do tratamento de informações com grande quantidade de dados têm renovado o interesse por métodos que combinem baixo custo e eficiência para resolver problemas de otimização suave, em contextos inadequados para o uso de informações de segunda ordem. Motivado por tais desafios, o projeto em tela aborda o estudo de estratégias de gradiente acelerado, visando analisar possíveis relações entre os esquemas iterativos discretos e suas contrapartidas contínuas, que envolvem equações diferenciais ordinárias associadas.