Add 3 equality-constrained, regularized problems
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
La issue nomina Basis-Pursuit (#89), il completamento di matrici a basso rango e il problema FH, con PDENLPModels.jl suggerito per quest’ultimo. Leggi prima la issue #89 e le formulazioni matematiche indicate; il lavoro è completo quando sono stati aggiunti i tre problemi di test regolarizzati con vincoli di uguaglianza descritti qui.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I am interested in solving
\min_x f(x) + h(x) \quad \text{s.t} \ c(x) = 0,
where every function can be non-convex and $$f$$ and $$c$$ are smooth.
I wish to implement
- The convex and non-convex Basis-Pursuit problems: $$min_x \lVert x \rVert_1$$ and $$min_x \lVert x \rVert_0$$ subject to $$Ax = b$$ : #89.
- The Low rank matrix completion problem
- The FH problem; this problem can be reformulated as $$\min_x \int |u(x,t) - u_{obs}(t)|^2 dt + \lVert x \rVert_0 $$ subject to $$du/dt = F(t,u,x)$$, we can use
PDENLPModels.jlto model the smooth part of this problem.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 5
- Fork
- 9
- Merge medio
- 12h 27m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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