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Non-Convex Quadratic Optimization with Random Projection

富士 晃成

（指導教員：武田 朗子 教授／ 数理情報第5研究室）

資料PDF（fuji.pdf）
研究概要

提案手法(RS-RNM)と従来手法(RNM・GD)の収束速度の比較
ランダム射影を用いることで高次元空間内の点群をその距離関係をほぼ保ったまま低次元空間へ射影できることが知られている．本研究ではランダム射影を非凸二次計画法および非凸最適化の反復法に応用し，それぞれ誤差保証および大域的な収束保証を与えた．
修論の感想

困難にぶつかった時に関連研究を探してヒントを得るという研究の過程が楽しかったです．研究のサポートをしていただいた研究室の皆様に感謝します．

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ISTyくん

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