Grassmannian 上的无约束二次优化问题是 NP-hard
最优化与控制
2024-12-10 v2 数值分析
数值分析
摘要
我们证明了在Grassmannian 上的无约束二次优化问题是NP-hard的。我们的结果涵盖所有情景:(i)当k和n都可以增长时;(ii)当k是任意的但固定时;(iii)当k固定在其最小可能值1时。随后我们推导出在Stiefel 流形 和正交群 上的无约束三次优化问题的NP-hardness。作为附录,我们展示了在Cartan 流形上进行无约束二次优化问题的NP-hardness,即将正定锥 视为黎曼流形,这是流行的流形优化示例。我们还将在所有情况下建立不存在 的事实。
引用
@article{arxiv.2406.19377,
title = {Grassmannian optimization is NP-hard},
author = {Zehua Lai and Lek-Heng Lim and Ke Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19377},
year = {2024}
}
备注
21 pages