Métodos de Newton regularizados para otimização sem restrições (Palestra remota)
Expositor: Geovani Nunes Grapiglia
Instituição:UFPR
Data e Horário: 15/09/2020 | 17:00 hs

Resumo: Muito problemas práticos relevantes, ao serem formulados matematicamente, assumem a forma de problemas de Otimização. Um exemplo recente é o treinamento de modelos de Aprendizagem de Máquina. Essas aplicações geram uma demanda crescente por métodos de otimização mais robustos e eficientes. Nesta palestra apresentarei novas variações do Método de Newton para minimização de funções com Hessiana Hölder contínua. Resultados de complexidade de pior caso serão discutidos para otimização convexa e não-convexa.