Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: HAESER, GABRIEL - IME ; SILVA, ARIEL SERRANONI SOARES DA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s10589-024-00642-z
- Subjects: ANÁLISE CONVEXA; ÁLGEBRAS DE JORDAN
- Keywords: Nonlinear symmetric cone optimization; Sequential optimality conditions; Numerical algorithms; Global convergence
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computational Optimization and Applications
- ISSN: 0926-6003
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.91, p. 397-421, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ANDREANI, Roberto et al. Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming. Computational Optimization and Applications, v. 91, p. 397-421, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-024-00642-z. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Andreani, R., Haeser, G., Ramos, A., Santos, D. O., Secchin, L. D., & Serranoni, A. (2025). Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming. Computational Optimization and Applications, 91, 397-421. doi:10.1007/s10589-024-00642-z -
NLM
Andreani R, Haeser G, Ramos A, Santos DO, Secchin LD, Serranoni A. Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2025 ;91 397-421.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-024-00642-z -
Vancouver
Andreani R, Haeser G, Ramos A, Santos DO, Secchin LD, Serranoni A. Strong global convergence properties of algorithms for nonlinear symmetric cone programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2025 ;91 397-421.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-024-00642-z - Nonlinear symmetric cone programming: a geometric perspective
- Posto constante para cones de segunda-ordem
- Condições de otimalidade e algoritmos em otimização não linear
- On a conjecture in second-order optimality conditions
- Primal-dual relationship between Levenberg–Marquardt and central trajectories for linearly constrained convex optimization
- Convergence detection for optimization algorithms: approximate-KKT stopping criterion when Lagrange multipliers are not available
- A flexible inexact-restoration method for constrained optimization
- Semismooth Newton method for projection equations [resumo]
- On theory and practice of augmented Lagrangian methods
- Weak notions of nondegeneracy in nonlinear semidefinite programming [abstract]
Informações sobre o DOI: 10.1007/s10589-024-00642-z (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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3249108_-_Strong_global_c... | Direct link |
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