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  • Fonte: Abstracts. Nome do evento: Conference on Optimization - OP23. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, MÉTODOS NUMÉRICOS, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA

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    • ABNT

      BIRGIN, Ernesto Julian Goldberg e MARTÍNEZ, José Mário. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization. 2023, Anais.. Philadelphia: SIAM, 2023. Disponível em: https://www.siam.org/Portals/0/Conferences/OP/OP23_ABSTRACTS.pdf. Acesso em: 20 nov. 2025.
    • APA

      Birgin, E. J. G., & Martínez, J. M. (2023). Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization. In Abstracts. Philadelphia: SIAM. Recuperado de https://www.siam.org/Portals/0/Conferences/OP/OP23_ABSTRACTS.pdf
    • NLM

      Birgin EJG, Martínez JM. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization [Internet]. Abstracts. 2023 ;[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://www.siam.org/Portals/0/Conferences/OP/OP23_ABSTRACTS.pdf
    • Vancouver

      Birgin EJG, Martínez JM. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization [Internet]. Abstracts. 2023 ;[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://www.siam.org/Portals/0/Conferences/OP/OP23_ABSTRACTS.pdf
  • Fonte: Mathematical Programming Computation. Unidade: IME

    Assuntos: OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, MÉTODOS NUMÉRICOS

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    • ABNT

      ANDREANI, Roberto et al. On scaled stopping criteria for a safeguarded augmented Lagrangian method with theoretical guarantees. Mathematical Programming Computation, v. 14, n. 1, p. 121-146, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12532-021-00207-9. Acesso em: 20 nov. 2025.
    • APA

      Andreani, R., Haeser, G., Schuverdt, M. L., Secchin, L. D., & Silva e Silva, P. J. (2022). On scaled stopping criteria for a safeguarded augmented Lagrangian method with theoretical guarantees. Mathematical Programming Computation, 14( 1), 121-146. doi:10.1007/s12532-021-00207-9
    • NLM

      Andreani R, Haeser G, Schuverdt ML, Secchin LD, Silva e Silva PJ. On scaled stopping criteria for a safeguarded augmented Lagrangian method with theoretical guarantees [Internet]. Mathematical Programming Computation. 2022 ; 14( 1): 121-146.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12532-021-00207-9
    • Vancouver

      Andreani R, Haeser G, Schuverdt ML, Secchin LD, Silva e Silva PJ. On scaled stopping criteria for a safeguarded augmented Lagrangian method with theoretical guarantees [Internet]. Mathematical Programming Computation. 2022 ; 14( 1): 121-146.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12532-021-00207-9
  • Fonte: Numerical Algorithms. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR, MÉTODOS NUMÉRICOS

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    • ABNT

      ANDREANI, Roberto et al. On the best achievable quality of limit points of augmented Lagrangian schemes. Numerical Algorithms, v. 90, n. 2, p. 851-877, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11075-021-01212-8. Acesso em: 20 nov. 2025.
    • APA

      Andreani, R., Haeser, G., Mito, L., Ramos, A., & Secchin, L. D. (2022). On the best achievable quality of limit points of augmented Lagrangian schemes. Numerical Algorithms, 90( 2), 851-877. doi:10.1007/s11075-021-01212-8
    • NLM

      Andreani R, Haeser G, Mito L, Ramos A, Secchin LD. On the best achievable quality of limit points of augmented Lagrangian schemes [Internet]. Numerical Algorithms. 2022 ; 90( 2): 851-877.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11075-021-01212-8
    • Vancouver

      Andreani R, Haeser G, Mito L, Ramos A, Secchin LD. On the best achievable quality of limit points of augmented Lagrangian schemes [Internet]. Numerical Algorithms. 2022 ; 90( 2): 851-877.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11075-021-01212-8
  • Fonte: Computational Optimization and Applications. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, MÉTODOS NUMÉRICOS, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA

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    • ABNT

      BIRGIN, Ernesto Julian Goldberg e MARTÍNEZ, José Mário. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization. Computational Optimization and Applications, v. 83, p. 1-27, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-022-00389-5. Acesso em: 20 nov. 2025.
    • APA

      Birgin, E. J. G., & Martínez, J. M. (2022). Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization. Computational Optimization and Applications, 83, 1-27. doi:10.1007/s10589-022-00389-5
    • NLM

      Birgin EJG, Martínez JM. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2022 ; 83 1-27.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-022-00389-5
    • Vancouver

      Birgin EJG, Martínez JM. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2022 ; 83 1-27.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-022-00389-5
  • Fonte: Numerical Algorithms. Unidade: ICMC

    Assuntos: ANÁLISE NUMÉRICA, MÉTODOS NUMÉRICOS, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA

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    • ABNT

      CENSOR, Yair et al. Derivative-free superiorization: principle and algorithm. Numerical Algorithms, v. 88, p. 227-248, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11075-020-01038-w. Acesso em: 20 nov. 2025.
    • APA

      Censor, Y., Garduño, E., Helou, E. S., & Herman, G. (2021). Derivative-free superiorization: principle and algorithm. Numerical Algorithms, 88, 227-248. doi:10.1007/s11075-020-01038-w
    • NLM

      Censor Y, Garduño E, Helou ES, Herman G. Derivative-free superiorization: principle and algorithm [Internet]. Numerical Algorithms. 2021 ; 88 227-248.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11075-020-01038-w
    • Vancouver

      Censor Y, Garduño E, Helou ES, Herman G. Derivative-free superiorization: principle and algorithm [Internet]. Numerical Algorithms. 2021 ; 88 227-248.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11075-020-01038-w
  • Fonte: Computational Optimization and Applications. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, MÉTODOS NUMÉRICOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ANDREANI, Roberto et al. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming. Computational Optimization and Applications, v. 79, p. 633-648, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8. Acesso em: 20 nov. 2025.
    • APA

      Andreani, R., Fukuda, E. H., Haeser, G., Santos, D. O., & Secchin, L. D. (2021). On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming. Computational Optimization and Applications, 79, 633-648. doi:10.1007/s10589-021-00281-8
    • NLM

      Andreani R, Fukuda EH, Haeser G, Santos DO, Secchin LD. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2021 ; 79 633-648.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8
    • Vancouver

      Andreani R, Fukuda EH, Haeser G, Santos DO, Secchin LD. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2021 ; 79 633-648.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8

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