Optimality conditions and global convergence for nonlinear semidefinite programming (2020)
- Authors:
- Autor USP: HAESER, GABRIEL - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s10107-018-1354-5
- Subjects: PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA; PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR
- Keywords: nonlinear semidefinite programming; optimality conditions; constraint qualifications; practical algorithms
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Mathematical Programming
- ISSN: 0025-5610
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 180, n. 1-2, p. 203-235, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ANDREANI, Roberto e HAESER, Gabriel e VIANA, Daiana S. Optimality conditions and global convergence for nonlinear semidefinite programming. Mathematical Programming, v. 180, n. 1-2, p. 203-235, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10107-018-1354-5. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Andreani, R., Haeser, G., & Viana, D. S. (2020). Optimality conditions and global convergence for nonlinear semidefinite programming. Mathematical Programming, 180( 1-2), 203-235. doi:10.1007/s10107-018-1354-5 -
NLM
Andreani R, Haeser G, Viana DS. Optimality conditions and global convergence for nonlinear semidefinite programming [Internet]. Mathematical Programming. 2020 ; 180( 1-2): 203-235.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10107-018-1354-5 -
Vancouver
Andreani R, Haeser G, Viana DS. Optimality conditions and global convergence for nonlinear semidefinite programming [Internet]. Mathematical Programming. 2020 ; 180( 1-2): 203-235.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10107-018-1354-5 - On the behavior of Lagrange multipliers in convex and nonconvex infeasible interior point methods
- Constraint qualifications and strong global Convergence properties of an augmented lagrangian method on riemannian manifolds
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s10107-018-1354-5 (Fonte: oaDOI API)
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