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11.05.2018 | Original Research

Simplified full Nesterov–Todd step infeasible interior-point algorithm for semidefinite optimization based on a kernel function

Zeitschrift:
Journal of Applied Mathematics and Computing
Autoren:
Weiwei Wang, Hongwei Liu, Hongmei Bi
Wichtige Hinweise
This work is supported by Natural Science Basis Research Plan in Shaanxi Province of China (Program No. 2017JM1014).

Abstract

In this paper, we propose a new complexity analysis of the full Nesterov–Todd step infeasible interior-point algorithm for semidefinite optimization. With a specific feasibility step and the centering step induced by a well-known kernel function, the property of exponential convexity of the kernel function underlying the matrix barrier function is crucial in the analysis and enable us easily to estimate the proximity of iterates to center path. The analysis of the algorithm is simplified and the iteration bound obtained coincides with the currently best iteration bound for infeasible interior-point algorithm.

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