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Global Convergence of ADMM in Nonconvex Nonsmooth Optimization
Global Convergence of ADMM in Nonconvex Nonsmooth Optimization
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Global Convergence of ADMM in Nonconvex Nonsmooth Optimization

Wang, Yu ; Yin, Wotao ; Zeng, Jinshan

Journal of scientific computing, 2019-01, Vol.78 (1), p.29-63 [Periódico revisado por pares]

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Rank-Adaptive Tensor Methods for High-Dimensional Nonlinear PDEs
Rank-Adaptive Tensor Methods for High-Dimensional Nonlinear PDEs
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Rank-Adaptive Tensor Methods for High-Dimensional Nonlinear PDEs

Dektor, Alec ; Rodgers, Abram ; Venturi, Daniele

Journal of scientific computing, 2021-08, Vol.88 (2), p.36, Article 36 [Periódico revisado por pares]

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On the Global and Linear Convergence of the Generalized Alternating Direction Method of Multipliers
On the Global and Linear Convergence of the Generalized Alternating Direction Method of Multipliers
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On the Global and Linear Convergence of the Generalized Alternating Direction Method of Multipliers

Deng, Wei ; Yin, Wotao

Journal of scientific computing, 2016-03, Vol.66 (3), p.889-916 [Periódico revisado por pares]

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4
Phase recovery, MaxCut and complex semidefinite programming
Phase recovery, MaxCut and complex semidefinite programming
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Phase recovery, MaxCut and complex semidefinite programming

Waldspurger, Irène ; d’Aspremont, Alexandre ; Mallat, Stéphane

Mathematical Programming, Series A, 2015-02, Vol.149 (1-2), p.47-81 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Linear convergence of first order methods for non-strongly convex optimization
Linear convergence of first order methods for non-strongly convex optimization
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Linear convergence of first order methods for non-strongly convex optimization

Necoara, I. ; Nesterov, Yu ; Glineur, F.

Mathematical programming, 2019-05, Vol.175 (1-2), p.69-107 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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6
A Globally Convergent Algorithm for Nonconvex Optimization Based on Block Coordinate Update
A Globally Convergent Algorithm for Nonconvex Optimization Based on Block Coordinate Update
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A Globally Convergent Algorithm for Nonconvex Optimization Based on Block Coordinate Update

Xu, Yangyang ; Yin, Wotao

Journal of scientific computing, 2017-08, Vol.72 (2), p.700-734 [Periódico revisado por pares]

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Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations
Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations
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Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations

Mohajerin Esfahani, Peyman ; Kuhn, Daniel

Mathematical programming, 2018-09, Vol.171 (1-2), p.115-166 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
Structure Preserving Schemes for Nonlinear Fokker–Planck Equations and Applications
Structure Preserving Schemes for Nonlinear Fokker–Planck Equations and Applications
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Structure Preserving Schemes for Nonlinear Fokker–Planck Equations and Applications

Pareschi, Lorenzo ; Zanella, Mattia

Journal of scientific computing, 2018-03, Vol.74 (3), p.1575-1600 [Periódico revisado por pares]

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9
Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next
Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next
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Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next

Cuomo, Salvatore ; Di Cola, Vincenzo Schiano ; Giampaolo, Fabio ; Rozza, Gianluigi ; Raissi, Maziar ; Piccialli, Francesco

Journal of scientific computing, 2022-09, Vol.92 (3), p.88, Article 88 [Periódico revisado por pares]

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10
Proximal alternating linearized minimization for nonconvex and nonsmooth problems
Proximal alternating linearized minimization for nonconvex and nonsmooth problems
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Proximal alternating linearized minimization for nonconvex and nonsmooth problems

Bolte, Jérôme ; Sabach, Shoham ; Teboulle, Marc

Mathematical programming, 2014-08, Vol.146 (1-2), p.459-494 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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