王承竞 副教授
  • 学历:博士研究生毕业
  • 学位:理学博士学位
  • 办公地点:西南交通大学数学学院
  • 毕业院校:新加坡国立大学
  • 所在单位:数学学院
论文成果
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  • 发表刊物:Journal of Nonlinear and Variational Analysis
  • 关键字:Alternating direction method of multipliers; Constraint generation algorithm; Metric nearness problem
  • 摘要:The metric nearness problem aims to find a metric matrix nearest to a given dissimilarity matrix with the triangle inequalities valid. In this paper, we consider the metric nearness problem with the distance measured by the vector lp (p = 1;2;\infinity) norm. Due to the O(n^3) constraints and O(n^2) variables, the main difficulty of solving this kind of large scale problems is the high memory requirement. We design a constraint generation based alternating direction method of multipliers (CGA_ADMM) and take full advantage of the special structure of the constraint matrix so that the memory requirement of the CGA_ADMM is moderate. Numerical experiments of the real world graph data sets involving up to 10^8 variables and 10^12 constraints demonstrate that our algorithm has a better performance than the current state-of-the-art algorithms.
  • 合写作者:Chengjing Wang,Yangkai Wu
  • 第一作者:Bo Jiang
  • 通讯作者:Peipei Tang
  • 卷号:9
  • 期号:6
  • 页面范围:885-906
  • 是否译文:
  • 发表时间:2025-09-01
  • 收录刊物:SCI
  • 附件: Published_version_An efficient CGA_ADMM for the metric nearness problem.pdf

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