Resumen

Proponemos programas semidefinidos estocásticos convexos (SCSDPs) para manejar datos inciertos en aplicaciones. Para estos modelos, diseñamos un método de aproximación estocástica inexacta eficiente (SA) y demostramos la convergencia, complejidad y tratamiento robusto del algoritmo. Aplicamos el método inexacto para resolver SCSDPs donde el subproblema en cada iteración se resuelve solo de manera aproximada y mostramos que disfruta de una complejidad de iteración similar al contraparte exacto si los subproblemas se resuelven progresivamente con suficiente precisión. Experimentos numéricos muestran que el método que propusimos fue efectivo para problemas inciertos.

• Materias:Ecuaciones diferenciales fraccionarias Ecuaciones diferenciales funcionales Compacidad radial Rangos numéricos Ecuaciones de operadores
• Subjects:Fractional differential equations Functional differential equations Radial compactness Numerical ranges Operator equations
• Palabras claves:Estocástico; Convexo; Programas semidefinidos; Datos inciertos; Aproximación estocástica inexacta; Experimentos numéricos
• Keywords:Stochastic; Convex; Semidefinite programs; Uncertain data; Inexact stochastic approximation; Numerical experiments