TSSOS: a Julia library to exploit sparsity for large-scale polynomial optimization
10 pages, 2 figures, 2 tables International audience The Julia library TSSOS aims at helping polynomial optimizers to solve large-scale problems with sparse input data. The underlying algorithmic framework is based on exploiting correlative and term sparsity to obtain a new moment-SOS hierarchy invo...
Full description
Bibliographic Details
Main Authors: |
Magron, Victor,
Wang, Jie |
Other Authors: |
Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT),
Université Toulouse Capitole (UT Capitole),
Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse),
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J),
Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3),
Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS),
Équipe Méthodes et Algorithmes en Commande (LAAS-MAC),
Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS),
Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP),
Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole),
Université de Toulouse (UT),
ANR-19-P3IA-0004,ANITI,Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute(2019),
ANR-18-ERC2-0004,COPS,Optimisation garantie pour la vérification des systèmes cyber-physiques(2018),
European Project: 813211,H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions (Main Programme),
H2020-EU.1.3.1. - Fostering new skills by means of excellent initial training of researchers ,10.3030/813211,POEMA(2019) |
Format: | Conference Object
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Language: | English |
Published: |
HAL CCSD
2021
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Subjects: |
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Online Access: | https://laas.hal.science/hal-03155742
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