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

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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]

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3
On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance
On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance
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On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance

Xie, Weijun

Mathematical programming, 2021-03, Vol.186 (1-2), p.115-155 [Periódico revisado por pares]

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Recent advances in trust region algorithms
Recent advances in trust region algorithms
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Recent advances in trust region algorithms

Yuan, Ya-xiang

Mathematical programming, 2015-06, Vol.151 (1), p.249-281 [Periódico revisado por pares]

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Golden ratio algorithms for variational inequalities
Golden ratio algorithms for variational inequalities
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Golden ratio algorithms for variational inequalities

Malitsky, Yura

Mathematical programming, 2020-11, Vol.184 (1-2), p.383-410 [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]

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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]

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8
The direct extension of ADMM for multi-block convex minimization problems is not necessarily convergent
The direct extension of ADMM for multi-block convex minimization problems is not necessarily convergent
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The direct extension of ADMM for multi-block convex minimization problems is not necessarily convergent

Chen, Caihua ; He, Bingsheng ; Ye, Yinyu ; Yuan, Xiaoming

Mathematical programming, 2016, Vol.155 (1-2), p.57-79 [Periódico revisado por pares]

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9
Worst-case evaluation complexity for unconstrained nonlinear optimization using high-order regularized models
Worst-case evaluation complexity for unconstrained nonlinear optimization using high-order regularized models
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Worst-case evaluation complexity for unconstrained nonlinear optimization using high-order regularized models

Birgin, E. G. ; Gardenghi, J. L. ; Martínez, J. M. ; Santos, S. A. ; Toint, Ph. L.

Mathematical programming, 2017-05, Vol.163 (1-2), p.359-368 [Periódico revisado por pares]

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10
Efficiency of minimizing compositions of convex functions and smooth maps
Efficiency of minimizing compositions of convex functions and smooth maps
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Efficiency of minimizing compositions of convex functions and smooth maps

Drusvyatskiy, D. ; Paquette, C.

Mathematical programming, 2019-11, Vol.178 (1-2), p.503-558 [Periódico revisado por pares]

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