19

Mai

2022
Seminários

An Efficient Riemannian Gradient Method for the Symplectic Stiefel Manifold

Horário
16h00 - 18h00
Local
Praia de Botafogo, 190 - sala 537

Sobre o Evento

In this talk, we consider the problem of minimizing a smooth function over the symplectic Stiefel manifold. To address this problem, we propose a feasible gradient method based on a novel retraction. The operation that requires the highest computational cost to compute the proposed retraction is the inversion of a 2p-by-2p matrix, which is much less expensive than those required for the existing  retractions. In order to improve the numerical performance of our approach, we use the non-monotone globalization strategy of Zhang and Hager equipped with an adaptive Barzilai-Borwein step-size. Our numerical studies show that the proposed procedure is computationally promising and competes favorably with other first-order methods existing in the literature.

 

Joint work with: 

PhD. Rafael Herrera. Department of Mathematics, Centro de Investigación em Matemáticas A.C. (CIMAT), Mexico.

 

I. Seminar participants will not be able to access FGV premises wearing shorts, flip-flops, top or cropped tshirts, miniskirt or tank top. The use of the mask and the presentation of proof of vaccination (physical or digital) will be mandatory.  II. Text provided by the author. 

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Palestrantes

Harry Oviedo

Possui graduação em Ciências Matemáticas pela Universidad Centro Occidental Lisandro Alvarado (Venezuela) em 2014, mestrado em Ciências com especialização em Ciência da Computação e Matemática Industrial pelo Centro de Investigación en Ciencias Matemáticas CIMAT (México) em 2016 e Doutorado em Ciências com orientação em Ciência da Computação também pelo CIMAT (2020).  Pós-doutorado pela Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp) entre 2021-2022. Publicou artigos em periódicos de Otimização, análise numérica e outras áreas. É autor de 2 capítulos de livro nas áreas de reconhecimento de padrões e inteligência artificial. Foi revisor para alguns periódicos tais como: Numerical Algorithms, Computational Optimization and Applications, IMA Journal of Numerical Analysis e Applied Numerical Mathematics, entre outros. Tem experiência na área de Otimização e métodos numéricos com ênfase nos seguintes temas: Otimização restrita e irrestrita, Otimização Riemanniana e solução numérica de equações matriciais.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/0277032594511686

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9139-0881

Local

Fundação Getulio Vargas

Praia de Botafogo, 190 - sala 537

Informações: emap@fgv.br – 3799-5917

Endereço

Praia de Botafogo, 190 - sala 537

Informações: emap@fgv.br – 3799-5917