年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Yasushi Narushimaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
- 1 類似のプロファイル
ネットワーク
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A PROXIMAL QUASI-NEWTON METHOD BASED ON MEMORYLESS MODIFIED SYMMETRIC RANK-ONE FORMULA
Narushima, Y. & Nakayama, S., 2023 6月, In: Journal of Industrial and Management Optimization. 19, 6, p. 4095-4111 17 p.研究成果: Article › 査読
Open Access -
Memoryless Quasi-Newton Methods Based on the Spectral-Scaling Broyden Family for Riemannian Optimization
Narushima, Y., Nakayama, S., Takemura, M. & Yabe, H., 2023 5月, In: Journal of Optimization Theory and Applications. 197, 2, p. 639-664 26 p.研究成果: Article › 査読
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An active-set memoryless quasi-Newton method based on a spectral-scaling Broyden family for bound constrained optimization
Nakayama, S., Narushima, Y., Nishio, H. & Yabe, H., 2021 6月, In: Results in Control and Optimization. 3, 100012.研究成果: Article › 査読
Open Access4 被引用数 (Scopus) -
Inexact proximal memoryless quasi-Newton methods based on the Broyden family for minimizing composite functions
Nakayama, S., Narushima, Y. & Yabe, H., 2021 5月, In: Computational Optimization and Applications. 79, 1, p. 127-154 28 p.研究成果: Article › 査読
5 被引用数 (Scopus) -
Memoryless quasi-newton methods based on spectral-scaling broyden family for unconstrained optimization
Nakayama, S., Narushima, Y. & Yabe, H., 2019, In: Journal of Industrial and Management Optimization. 15, 4, p. 1773-1793 21 p.研究成果: Article › 査読
Open Access3 被引用数 (Scopus)