ГПУ-выполняемая масштабная оптимизация с использованием случайного линейного алгебра

arXiv: 26009,08136v 1 Annualce Type: cross Brieft: В настоящем документе представлен пакет на основе PyTorch для масштабной оптимизации и научных вычислений с использованием случайных цифровых линейных алгебр (RandNLA). Несмотря на значительный прогресс в алгоритмах, основанных на RandNLA, лишь немногие из них сочетают ускорение GPU с простым интерфейсом для уточнения проблем оптимизации. rlaopt устраняет этот пробел путем предоставления решающих устройств на основе GPO для линейных систем с положительным и раздвоенным дефинитом и выпуклого эмпирического риска при наличии ограничений и регулярности. Эти решающие используют RandNLA для ускорения спаривания (NystromPCG), разделения операторов (NisADMM) и стохастических методов градиента (SAPPHIRE). Кроме того, rlaopt включает в себя язык моделирования, позволяющий пользователям определять проблемы с использованием естественного математического синтаксиса. Rlapot автоматически проверяет совместимость с выбранным решающим органом и выполняет требуемое разложение проблем. Разбиратели также поддерживают дифференциацию посредством итераций, что позволяет им