Ottimizzazione del secondo ordine sulla varietà di Stiefel senza retrazioni
Un nuovo metodo del secondo ordine per l'ottimizzazione sulla varietà di Stiefel raggiunge una convergenza quadratica locale senza utilizzare retrazioni. L'aggiornamento combina una componente tangente per ridurre l'obiettivo e una componente normale per ridurre l'inammissibilità, costruita tramite iterazione di Newton–Schulz. Il metodo offre un'alternativa a basso costo agli approcci riemanniani, con potenziale per requisiti di alta precisione.
Fatti principali
- Il metodo è del secondo ordine e senza retrazioni
- Convergenza quadratica locale dimostrata
- Una variante inesatta raggiunge convergenza superlineare
- La componente normale utilizza l'iterazione a punto fisso di Newton–Schulz
- Stabilita una connessione geometrica tra Newton–Schulz e le varietà di Stiefel
Entità
—