最適性条件の表現方法について考えていたが、埒が明かないので文献調査をしてみた。
いくつかの論文の孫引きをしているうちに、Math Prog に最適性条件を扱っている論文を発見したので、これを読み込んでみることにする。
あと、Yuan の赤い本にも有益そうな内容があることに気がついたので、こちらについてもあとで参照することにする。
今日の作業内容:文献調査 3h + 論文読み 2h
今日のランチ:コピラ サグチキンカレー
明日の予測作業時間:6h
2011年8月30日火曜日
内点法と Lagranguan Augment
この前から読んでいる論文について、似たような手法がどのようなものがあるか調べてみると、やはり非線形最適化の分野では内点法と Lagranguan Augment が頻繁に出てくる。
内点法は、計算手順が比較的単純なアルゴリズムなので、収束の速さなども研究が進んでおり、そのあたりが参考になる。
ただ、この前から読んでいる内容については、内点法になってしまうと既存研究ですでにあるので、そのあたりをどう取り込んでいくかが考えどころだ。
今日の作業内容:論文下調べ 5h
今日のランチ:つかさ カンパチまかない丼
明日の予測作業時間:5h
内点法は、計算手順が比較的単純なアルゴリズムなので、収束の速さなども研究が進んでおり、そのあたりが参考になる。
ただ、この前から読んでいる内容については、内点法になってしまうと既存研究ですでにあるので、そのあたりをどう取り込んでいくかが考えどころだ。
今日の作業内容:論文下調べ 5h
今日のランチ:つかさ カンパチまかない丼
明日の予測作業時間:5h
2011年8月29日月曜日
Matlab でのメモリ使用量の確認
Matlab の場合、細かいメモリ使用量を表示する whos というコマンドがある。
ただ、これだと一つ一つの変数を表示するので、全部の変数の合計を知りたいときには、以下のようにする。
whosResult = whos;
whos
whosMemory = 0;
for wsindex = 1:length(whosResult)
whosMemory = whosMemory + whosResult(wsindex).bytes;
end
fprintf('whosMemory = %f megabytes\n',whosMemory/1024/1024);
これで表示されるのは、その関数で whos が実行されるまでのところの変数だけである。
関数のなかでさらに関数を呼んでいる場合などには、外側の関数でも同じスクリプトを埋め込む必要があるので少し面倒ではあるが、これでメモリ使用状況を確認できる。
今日の作業内容:メモリ使用量 4h
今日のランチ:角笛 チキンステーキ
明日の予測作業時間:6h
ただ、これだと一つ一つの変数を表示するので、全部の変数の合計を知りたいときには、以下のようにする。
whosResult = whos;
whos
whosMemory = 0;
for wsindex = 1:length(whosResult)
whosMemory = whosMemory + whosResult(wsindex).bytes;
end
fprintf('whosMemory = %f megabytes\n',whosMemory/1024/1024);
これで表示されるのは、その関数で whos が実行されるまでのところの変数だけである。
関数のなかでさらに関数を呼んでいる場合などには、外側の関数でも同じスクリプトを埋め込む必要があるので少し面倒ではあるが、これでメモリ使用状況を確認できる。
今日の作業内容:メモリ使用量 4h
今日のランチ:角笛 チキンステーキ
明日の予測作業時間:6h
2011年8月26日金曜日
Linear and Nonlinear Optimization
この前から考えている SDP 拡張についてだが、やはり一筋縄ではいかないらしい。
最適化問題の最適性条件を作るところから、いきなり頓挫してしまった。
そこで、視点を変えて、基本的なツールにどのようなものがあるかをざっと眺めることにする。
非線形最適化の場合、いろいろと本があるが、最近の本としては
Linear and Nonlinear Optimization
http://math.gmu.edu/~igriva/book/toc.html
が、それぞれの項目が比較的コンパクトにまとまっていて便利である。
基本的な証明なども載っており、実際に拡張しようとしたときに証明としてどのようなステップが必要になりそうか、ということも見通しが立ちやすい。
今日の作業内容:SDP研究 4h
今日のランチ:味庵 豚肉とジャガイモの煮込み
明日の予測作業時間: 5h
最適化問題の最適性条件を作るところから、いきなり頓挫してしまった。
そこで、視点を変えて、基本的なツールにどのようなものがあるかをざっと眺めることにする。
非線形最適化の場合、いろいろと本があるが、最近の本としては
Linear and Nonlinear Optimization
http://math.gmu.edu/~igriva/book/toc.html
が、それぞれの項目が比較的コンパクトにまとまっていて便利である。
基本的な証明なども載っており、実際に拡張しようとしたときに証明としてどのようなステップが必要になりそうか、ということも見通しが立ちやすい。
今日の作業内容:SDP研究 4h
今日のランチ:味庵 豚肉とジャガイモの煮込み
明日の予測作業時間: 5h
2011年8月25日木曜日
SDPARA の論文を再投稿
追加の数値実験などにかなり時間がかかったが、無事に SDPARA の論文を再投稿することができた。
最近は、referee report などもまとめてサイトにアップロードするようになっていて、それらがひとつの PDF に統合されてレフリーがダウンロードできるようになっている。
すべての雑誌が対応しているわけではないが、こういったのはかなり便利である。
これで一仕事終わったことになるので、SDP に拡張しようと思って前に読んでいた論文の続きをそろそろ始められそうだ。
今日の作業内容:SDPARA 再投稿 1h + 論文査読 1h + 論文読み 2h
今日のランチ:つかさ ミックスフライ
明日の予測作業時間:5h
最近は、referee report などもまとめてサイトにアップロードするようになっていて、それらがひとつの PDF に統合されてレフリーがダウンロードできるようになっている。
すべての雑誌が対応しているわけではないが、こういったのはかなり便利である。
これで一仕事終わったことになるので、SDP に拡張しようと思って前に読んでいた論文の続きをそろそろ始められそうだ。
今日の作業内容:SDPARA 再投稿 1h + 論文査読 1h + 論文読み 2h
今日のランチ:つかさ ミックスフライ
明日の予測作業時間:5h
2011年8月24日水曜日
2011年8月23日火曜日
英語の校正で気がついたこと
論文を英語の校正に出したので、その修正で気がついたことを列挙しておく。
1. 「3.1倍高速化」などのときには 3.1-times speedup のように times の前にハイフンが入る
2. Schur complement equation を SCE と略すときには Schur Complement Equation (SCE) のように対応するところを大文字にするのではなく Schur complement equation のように小文字のままにする
3. 24GB memory space ではなく、24-GB memory space
4. 数値実験の結果報告は基本的に過去形。ただし、ソフトウェア自体の性能など、今後もそのままであることが期待できることについて(SDPARAのほうが PCSDPよりも速い、など)は現在形
今日の作業内容:英語の構成の確認 7h
今日のランチ:しばた さけいくら丼とお蕎麦のセット
明日の予測作業時間:5h
1. 「3.1倍高速化」などのときには 3.1-times speedup のように times の前にハイフンが入る
2. Schur complement equation を SCE と略すときには Schur Complement Equation (SCE) のように対応するところを大文字にするのではなく Schur complement equation のように小文字のままにする
3. 24GB memory space ではなく、24-GB memory space
4. 数値実験の結果報告は基本的に過去形。ただし、ソフトウェア自体の性能など、今後もそのままであることが期待できることについて(SDPARAのほうが PCSDPよりも速い、など)は現在形
今日の作業内容:英語の構成の確認 7h
今日のランチ:しばた さけいくら丼とお蕎麦のセット
明日の予測作業時間:5h
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