<div dir="ltr">Kedves Ă‰rdeklődők!<div><br></div><div>EzĂşton szeretnĂŠm emlĂŠkeztetni Ă–nĂśket, hogy a holnapi szeminĂĄrium a megszokottĂłl eltĂŠrően 10:15-kor kezdődik.</div><div><br></div><div>ÜdvĂśzlettel,</div><div><br></div><div>
Tardos ZsĂłfia<br><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2014-05-18 21:43 GMT+02:00 ZsĂłfia Tardos <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:tardoszs@gmail.com" target="_blank">tardoszs@gmail.com</a>&gt;</span>:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><span style="font-size:13px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">Kedves Ă‰rdeklődők!</span><br style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px" face="arial, helvetica, sans-serif">SzeretnĂŠnk <span style="background-color:rgb(255,255,204)">megh</span>Ă­vni Ă–nĂśket a BME <span style="background-color:rgb(255,255,204)"><span><span>OptimalizĂĄlĂĄsi</span></span></span> S<span style="background-color:rgb(255,255,204)">zeminĂĄ<span>rium</span></span><span>ĂĄra</span>, ahol </font><font style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px" face="arial, helvetica, sans-serif">Immanuel M. Bomze tart előadĂĄst &quot;</font><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13.3333px;text-align:center"><span style="line-height:14px"><i>Copositive relaxation beats Lagrangian dual bounds in quadratically and linearly constrained QPs&quot; </i></span></span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13.3333px">cĂ­mmel mĂĄjus 22-ĂŠn csĂźtĂśrtĂśkĂśn a H306-os teremben 10:15-Ăśs kezdettel. </span></div>


<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Minden ĂŠrdeklődőt szeretettel vĂĄrunk!</font></div>


<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13.3333px"><div style="text-align:center"><b><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13.3333px;text-align:center"><span style="line-height:14px">Copositive relaxation beats Lagrangian dual bounds in quadratically and linearly constrained QPs</span></span></b></div>

<div style="font-size:13.3333px;text-align:center"><b>
</b><span style="font-size:small;text-align:start;white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div style="text-align:center"><b>Immanuel M. Bomze, <i>ISOR, University of Vienna</i></b><br>
<br><div style="text-align:left">For all-quadratic problems (without any linear constraints), it is well 
known that the semidefinite relaxation coincides basically with the 
Lagrangian dual problem. Here we study a more general case where the 
constraints can be either quadratic or linear. To be more precise, we 
include explicit sign constraints on the problem variables, and study 
both the full Lagrangian dual as well as the Semi-Lagrangian relaxation.
 We show that the stronger Semi-Lagrangian dual bounds coincide with the
 ones resulting from copositive relaxation. This way, we arrive at a 
full hierarchy of tractable conic bounds stronger than the usual 
Lagrangian dual (and thus than the SDP) bounds. We also specify 
sufficient conditions for tightness of the Semi-Lagrangian (i.e.<br>


copositive) relaxation and show that copositivity of the slack matrix<br>
guarantees global optimality for KKT points of this problem.<br>
<br>
A symmetric matrix is called copositive, if it generates a quadratic 
form taking no negative values over the positive orthant. Contrasting to<br>
positive-semidefiniteness, checking copositivity is NP-hard. In a 
copositive optimization problem, we have to minimize a linear function 
of a symmetric matrix over the copositive cone subject to linear 
constraints. This convex program has no non-global local solutions. On 
the other hand, there are several hard non-convex programs which can be 
formulated as copositive programs. This optimization technique shifts 
complexity from global optimization towards sheer feasibility questions.
 Approximation hierarchies offer a way to obtain approximate solutions 
by tractable conic (e.g., semidefinite) optimization techniques.</div></div></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><div><br></div><div><pre style="white-space:pre-wrap;font-size:13px"><div style="font-family:arial,sans-serif;white-space:normal">

<div>
<span style="text-align:justify"><font face="arial, helvetica, sans-serif">A szeminĂĄriumrĂłl tovĂĄbbi informĂĄciĂłkat illetve az elhangzott előadĂĄsok diĂĄit itt talĂĄlhatjĂĄk:</font></span></div><div><span style="text-align:justify"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br>


</font></span></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><a href="http://www.math.bme.hu/%7Ediffe/szeminarium/opt.shtml#m" target="_blank">http://www.math.bme.hu/~diffe/<span style="background-color:rgb(255,255,204);color:rgb(34,34,34)">szeminarium</span>/opt.shtml#m</a><br>


<span style="text-align:justify"><br></span></font></div><div><br></div><div>TovĂĄbbi informĂĄciĂł vagy hĂ­rlevĂŠlre valĂł feliratkozĂĄs kĂŠrĂŠse esetĂŠn Ă­rjanak a kĂśvetkező cĂ­mre: <span style="background-color:rgb(255,255,204)"><u><a href="mailto:tardoszs@gmail.com" target="_blank">tardoszs@gmail.com</a></u></span></div>


</div><div style="font-family:arial,sans-serif;white-space:normal"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;white-space:normal">ÜdvĂśzlettel,</div><div style="font-family:arial,sans-serif;white-space:normal"><br>


</div><div style="font-family:arial,sans-serif;white-space:normal">Tardos ZsĂłfia</div></pre></div></font></div></div>
</blockquote></div><br></div></div></div>