Buchumschlag

A variable dimension sketching strategy for nonlinear least-squares

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Bellavia, Stefania, Malaspina, Greta, Morini, Benedetta
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Optimization and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Inexact Gauss-Newton methods with matrix approximation by sampling for nonlinear least-squares and systems
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A discrete Consensus-Based Global Optimization Method with Noisy Objective Function
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fully stochastic trust-region methods with Barzilai-Borwein steplengths
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An investigation of stochastic trust-region based algorithms for finite-sum minimization
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An inexact alternating projection method with application to matrix completion
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed Inexact Newton Method with Adaptive Step Sizes
von: Jakovetic, Dusan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Regularized higher-order Taylor approximation methods for nonlinear least-squares
von: Nabou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A derivative-free Levenberg-Marquardt method for sparse nonlinear least squares problems
von: Feng, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A derivative-free regularization algorithm for equality constrained nonlinear least squares problems
von: Chen, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Projected Stochastic Gradient Method for Finite-Sum Problems with Linear Equality Constraints
von: Jerinkic, Natasa Krklec, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Parallel Inexact Levenberg-Marquardt Method for Nearly-Separable Nonlinear Least Squares
von: Fodor, Lidija, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SLiSeS: Subsampled Line Search Spectral Gradient Method for Finite Sums
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ATE-SG: Alternate Through the Epochs Stochastic Gradient for Multi-Task Neural Networks
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Modified projected Gauss-Newton method for constrained nonlinear least-squares: application to power flow analysis
von: Nabou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Smooth, globally Polyak-Łojasiewicz functions are nonlinear least-squares
von: Boumal, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometrically robust least squares through manifold optimization
von: Coulson, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heat and mass transfer through fabric: a model for fabric drying with heated cylinders
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regularized methods via cubic model subspace minimization for nonconvex optimization
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Complexity analysis of regularization methods for implicitly constrained least squares
von: Onwunta, Akwum, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A note on the generalised Hessian of the least squares associated with systems of linear inequalities
von: Dolgopolik, M. V.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic gradient with least-squares control variates
von: Nobile, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inexact Restoration via random models for unconstrained noisy optimization
von: Morini, Benedetta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An efficient sieving based secant method for sparse optimization problems with least-squares constraints
von: Li, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A least-square method for non-asymptotic identification in linear switching control
von: Sun, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concentration inequalities for semidefinite least squares based on data
von: Fabiani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An objective-function-free algorithm for general smooth constrained optimization
von: Bellavia, S., et al.
Veröffentlicht: (2026)

A metric function for dual quaternion matrices and related least-squares problems
von: Ling, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reduced order method based Anderson-type acceleration method for nonlinear least square problems and large scale ill-posed problems
von: Ito, Kazufumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CaΣoS: A nonlinear sum-of-squares optimization suite
von: Cunis, Torbjørn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compressed and distributed least-squares regression: convergence rates with applications to Federated Learning
von: Philippenko, Constantin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fast algorithm for sparse least trimmed squares via trimmed-regularized reformulation
von: Yagishita, Shotaro
Veröffentlicht: (2024)

Data-driven confidence bound for structural response using segmented least squares: a mixed-integer programming approach
von: Kanno, Yoshihiro
Veröffentlicht: (2024)

Variable projection framework for the reduced-rank matrix approximation problem by weighted least-squares
von: Terray, Pascal
Veröffentlicht: (2025)

Error dynamics of mini-batch gradient descent with random reshuffling for least squares regression
von: Lok, Jackie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Risk reversal for least squares estimators under nested convex constraints
von: Al-Ghattas, Omar
Veröffentlicht: (2026)

A fast iterative thresholding and support-and-scale shrinking algorithm (fits3) for non-lipschitz group sparse optimization (i): the case of least-squares fidelity
von: Zhao, Yanan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An optimally fast objective-function-free minimization algorithm using random subspaces
von: Bellavia, S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

A refined nonlinear least-squares method for the rational approximation problem
von: Ackermann, Michael S., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast Stochastic Second-Order Adagrad for Nonconvex Bound-Constrained Optimization
von: Bellavia, S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving stochastic climate-economy models: A deep least-squares Monte Carlo approach
von: Arandjelović, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)