![](/images/graphics-bg.png)
Effective Algorithms for Solving Trace Minimization Problem in Multivariate Statistics
المؤلفون المشاركون
Li, Jiao-fen
Wen, Ya-qiong
Zhou, Xue-lin
Wang, Kai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-24، 24ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
24
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper develops two novel and fast Riemannian second-order approaches for solving a class of matrix trace minimization problems with orthogonality constraints, which is widely applied in multivariate statistical analysis.
The existing majorization method is guaranteed to converge but its convergence rate is at best linear.
A hybrid Riemannian Newton-type algorithm with both global and quadratic convergence is proposed firstly.
A Riemannian trust-region method based on the proposed Newton method is further provided.
Some numerical tests and application to the least squares fitting of the DEDICOM model and the orthonormal INDSCAL model are given to demonstrate the efficiency of the proposed methods.
Comparisons with some latest Riemannian gradient-type methods and some existing Riemannian second-order algorithms in the MATLAB toolbox Manopt are also presented.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Jiao-fen& Wen, Ya-qiong& Zhou, Xue-lin& Wang, Kai. 2020. Effective Algorithms for Solving Trace Minimization Problem in Multivariate Statistics. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194155
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Jiao-fen…[et al.]. Effective Algorithms for Solving Trace Minimization Problem in Multivariate Statistics. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194155
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Jiao-fen& Wen, Ya-qiong& Zhou, Xue-lin& Wang, Kai. Effective Algorithms for Solving Trace Minimization Problem in Multivariate Statistics. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194155
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194155
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)