Unconstraint global polynomial optimization via Gradient Ideal

Marta Abril Bucero 1 Bernard Mourrain 1 Philippe Trébuchet 2
1 GALAAD - Geometry, algebra, algorithms
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , UNS - Université Nice Sophia Antipolis, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6621
Abstract : In this paper, we describe a new method to compute the minimum of a real polynomial function and the ideal defining the points which minimize this polynomial function, assuming that the minimizer ideal is zero-dimensional. Our method is a generalization of Lasserre relaxation method and stops in a finite number of steps. The proposed algorithm combines Border Basis, Moment Matrices and Semidefinite Programming. In the case where the minimum is reached at a finite number of points, it provides a border basis of the minimizer ideal.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2013
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Contributeur : Marta Abril Bucero <>
Soumis le : jeudi 21 mars 2013 - 16:46:24
Dernière modification le : mardi 30 mai 2017 - 01:17:20
Document(s) archivé(s) le : samedi 22 juin 2013 - 06:35:08

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  • HAL Id : hal-00779666, version 3
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Marta Abril Bucero, Bernard Mourrain, Philippe Trébuchet. Unconstraint global polynomial optimization via Gradient Ideal. 2013. 〈hal-00779666v3〉

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