convex-optimization-project:APPM 5630的课程项目-高级凸优化

用于非凸优化的基于近似Hessian的ARC APPM 5630的课程项目-高级凸优化，2021年Spring。 我们主要遵循以下论文中提出的想法： 抽象的 我们... 项目成员 库珀·辛普森 王杰登 大致时间表和路线图 我们必须在4月23日之前完成所有工作。 将优化代码从Matlab移植到Python，并尝试将每个部分与相关理论联系起来。 这包括实施ARC，解决CR子问题以及近似Hessian。 了解将我们的代码与PyTorch集成需要做什么。 进一步了解并明确描述此方法的目标函数的条件和要求。 如果可能的话，扩展此方法可以利用的问题类型（例如，有限和最小化）。 其他近似粗麻布的方法吗？ 做实验 可交付成果 4-6页纸，包括数字。 具体来说，背景为1页，方法为1页，结果为2-3页，结论为1/2页。 10分钟的演示。 储存库结构 aarc （使用立方近似自适应正则化）：此