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Copositivity detection - a preprocessing study
Dejan Kuzmanovic
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Immanuel Bomze
DOI
10.25365/thesis.71749
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28713.64359.641858-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Aufgrund des zunehmenden Interesses an kopositiver Optimierung zielt diese Arbeit darauf ab, Vorverarbeitungsschritte zu beobachten, die zu einer schnellen Antwort auf die Frage führen, ob eine symmetrische und quadratische Matrix kopositiv ist. Erkenntnisse wie diese können helfen, das Problem selbst basierend auf der Annäherung an die optimale Lösung weiter einzugrenzen. Für den Fall reeller nxn Matrizen für große n führen die in dieser Arbeit vorgestellten Vorverarbeitungsschritte zu Antworten wie, kopositiv, nicht kopositiv oder keine Antwort möglich. Der vorgestellte Algorithmus hat eine Zeitkomplexität von O(n) und ist in der Lage, schnelle Ergebnisse zu liefern.
Abstract
(Englisch)
Due to increasing interest in copositive optimization, this paper aims to observe preprocessing steps that lead to a quick answer to whether a symmetric and quadratic matrix is copositive. Insights like these can help further narrow down the problem itself based on the approximation of the optimal solution. For the case of real nxn matrices for large n, the preprocessing steps presented in this thesis will lead to quick results and answer the question whether or not a matrix is copositive, not copositive or there is no answer possible. The presented algorithm has a time complexity of O(n) and is able to provide quick results.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Kopositivität Algorithmus C#, Lineare Algebra
Schlagwörter
(Englisch)
copositivity algorithm C#, linear algebra
Autor*innen
Dejan Kuzmanovic
Haupttitel (Englisch)
Copositivity detection - a preprocessing study
Paralleltitel (Deutsch)
Kopositivitätserkennung - eine Vorverarbeitungsstudie
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
36 Seiten
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Immanuel Bomze
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.25 Lineare Algebra, multilineare Algebra ,
31 Mathematik > 31.73 Mathematische Statistik
AC Nummer
AC16587344
Utheses ID
63296
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |