会员服务
MATLAB · 优化器 · Python · 目标函数 · 泛函 ·
7 月 10 日
S2MPJ and CUTEst optimization problems for Matlab, Python and Julia
翻译：暂无翻译
Serge Gratton,Philippe L. Toint
Serge Gratton,Philippe L. Toint

A new decoder for the SIF test problems of the CUTEst collection is described, which produces problem files allowing the computation of values and derivatives of the objective function and constraints of most \cutest\ problems directly within ``native'' Matlab, Python or Julia, without any additional installation or interfacing with MEX files or Fortran programs. When used with Matlab, the new problem files optionally support reduced-precision computations.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

MATLAB 是 Matrix Laboratory 的缩写，是一款由美国 MathWorks 公司出品的商业数学软件。是一种适用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
专知会员服务
33+阅读 · 2020年1月15日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
33+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
55+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
罗巴代数的表示和罗巴代数在operad中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
Arxiv
16+阅读 · 4月11日
Multi-task Learning of Order-Consistent Causal Graphs
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Multi-Modal Graph Neural Network for Joint Reasoning on Vision and Scene Text
Multi-Modal Graph Neural Network for Joint Reasoning on Vision and Scene Text
Arxiv
10+阅读 · 2020年3月31日
A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification
A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification
Arxiv
100+阅读 · 2020年2月20日
Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs
Arxiv
40+阅读 · 2019年6月4日
BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月28日
Multi-Task Identification of Entities, Relations, and Coreference for Scientific Knowledge Graph Construction
Multi-Task Identification of Entities, Relations, and Coreference for Scientific Knowledge Graph Construction
Arxiv
10+阅读 · 2018年8月29日
A Unified Knowledge Representation and Context-aware Recommender System in Internet of Things
Arxiv
10+阅读 · 2018年5月10日
Hierarchical Metric Learning and Matching for 2D and 3D Geometric Correspondences
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月27日
VQA-E: Explaining, Elaborating, and Enhancing Your Answers for Visual Questions
Arxiv
17+阅读 · 2018年3月20日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
MATLAB
优化器
Python
目标函数
泛函
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
专知会员服务
33+阅读 · 2020年1月15日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
33+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
55+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
Arxiv
16+阅读 · 4月11日
Multi-task Learning of Order-Consistent Causal Graphs
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Multi-Modal Graph Neural Network for Joint Reasoning on Vision and Scene Text
Multi-Modal Graph Neural Network for Joint Reasoning on Vision and Scene Text
Arxiv
10+阅读 · 2020年3月31日
A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification
A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification
Arxiv
100+阅读 · 2020年2月20日
Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs
Arxiv
40+阅读 · 2019年6月4日
BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月28日
Multi-Task Identification of Entities, Relations, and Coreference for Scientific Knowledge Graph Construction
Multi-Task Identification of Entities, Relations, and Coreference for Scientific Knowledge Graph Construction
Arxiv
10+阅读 · 2018年8月29日
A Unified Knowledge Representation and Context-aware Recommender System in Internet of Things
Arxiv
10+阅读 · 2018年5月10日
Hierarchical Metric Learning and Matching for 2D and 3D Geometric Correspondences
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月27日
VQA-E: Explaining, Elaborating, and Enhancing Your Answers for Visual Questions
Arxiv
17+阅读 · 2018年3月20日
相关基金
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
罗巴代数的表示和罗巴代数在operad中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top