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
過去5年の共同研究と上位研究分野
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Inexact proximal DC Newton-type method for nonconvex composite functions
Nakayama, S., Narushima, Y. & Yabe, H., 2024 3月, In: Computational Optimization and Applications. 87, 2, p. 611-640 30 p.研究成果: Article › 査読
3 被引用数 (Scopus) -
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
2 被引用数 (Scopus) -
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 Access8 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
9 被引用数 (Scopus)