Keskeiset käsitteet
本論文では、共形シュテーフェル多様体上のリーマン最適化手法を提案し、数値実験を通じて、勾配降下法、共役勾配法、およびトラストリージョン法の性能を比較・検討した。
Tiivistelmä
本論文では、共形シュテーフェル多様体上のリーマン最適化手法について検討している。
主な内容は以下の通り:
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共形シュテーフェル多様体の幾何学的性質を説明し、リーマン勾配、リーマンヘッセ行列、リトラクション、ベクトル輸送などの概念を導出した。
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共形シュテーフェル多様体上での勾配降下法、共役勾配法、トラストリージョン法を提案し、それらの収束性について議論した。
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数値実験として、共形行列への近似問題、共形固有値問題、共形分解問題を取り上げ、提案手法の性能を比較した。
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提案手法は、既存の手法と比較して高い収束性を示し、共形シュテーフェル多様体上の最適化問題に有効であることが確認された。
本論文は、共形シュテーフェル多様体上のリーマン最適化手法の理論的な基礎を築き、実用的な数値アルゴリズムを提供するものである。
Tilastot
共形シュテーフェル多様体SpSt(2n, 2k)は、R2n×2kの部分多様体であり、その次元は(4n - 2k + 1)k。
リーマン勾配は、∇f(U) = ∇¯f(U)U T U + J2nU∇¯f(U)T J2nUの形で表される。
リーマンヘッセ行列は、Γg(∆, ∆) = -(¯Ω(∆) - ¯Ω(∆)T)(∆+ ¯Ω(∆)T U) - (¯Ω(∆)T)2Uの形で表される。
Lainaukset
"Riemannian optimization is concerned with problems, where the independent vari-
able lies on a smooth manifold."
"Riemannian optimization techniques can be applied to problems such as the orthog-
onal Procrustes problem and the symmetric eigenvalue problem [14, 1], the nonlinear
eigenvalue problem [37], low–rank matrix completion [9], computation of the singular
value decomposition [31], multivariate statistics [24] and to obtain low–rank solutions
of Lyapunov equations [33]."