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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A globally convergent method for nonlinear least-squares problems based on the Gauss-Newton model with spectral correction

Autor(es):
Goncalves, Douglas S. [1] ; Santos, Sandra A. [2]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Fed Santa Catarina, CCFM, Dept Math, BR-88040900 Florianopolis, SC - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, IMECC, Dept Appl Math, BR-13083970 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: BULLETIN OF COMPUTATIONAL APPLIED MATHEMATICS; v. 4, n. 2, p. 7-26, JUL-DEC 2016.
Citações Web of Science: 1
Resumo

This work addresses a spectral correction for the Gauss-Newton model in the solution of nonlinear least-squares problems within a globally convergent algorithmic framework. The nonmonotone line search of Zhang and Hager is the chosen globalization tool. We show that the search directions obtained from the corrected Gauss-Newton model satisfy the conditions that ensure the global convergence under such a line search scheme. A numerical study assesses the impact of using the spectral correction for solving two sets of test problems from the literature. (AU)

Processo FAPESP: 13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs