Yaklaşım algoritmaları tasarlanırken, bazen bir yuvarlama basamağı izleyen yarı-yarı zamanlı bir program çözülür. Bunu göstermek için sıklıkla kullanılan bir örnek Max-Cut. (Bkz. Örneğin Vijay Vazirani'nin Yaklaşım Algoritmaları.)
Analizlerinde kullanılan daha karmaşık yuvarlama algoritmalarını ve tekniklerini açıklamak için Max-Cut probleminin ötesine geçen iyi eğitim kaynakları veya anketler var mı? SDP çözümünün vektörleri bir hiper kürede eşit dağılmadığı, farklı uzunlukları olduğu veya analizi zorlaştıran başka özelliklere sahip olduğu durumlar üzerinde düşünüyorum.
8
Sanırım herhangi bir cevap alamadınız, çünkü SDP'lerin yuvarlanması konusunda iyi bir anket yok. :) Sanjeev Arora konuyla ilgili çeşitli yerlerde bir anket konuşması yaptı; slaytları burada ve birkaç faydalı referansın bağlantısı burada . Lovasz, yarı-sınırlı programlama ve kombinasyonel optimizasyon hakkında genel bir anket yazmıştır , ancak bu yaklaşım algoritmalarına odaklanmamıştır.
—
arnab
Sağol Arnab. Sanırım sormak hiç acıtmıyor. :) Etrafta yeterince ilgi varsa, belki birileri anket yazma hakkında düşünebilir.
—
Michael,
Maalesef bağlantılarım yukarıda dağıldı. İlk bağlantı pikomat.mff.cuni.cz/honza/napio/arora.pdf ve ikincisi de homepages.cwi.nl/~monique/ow-seminar-sdp ve üçüncü olarak cs.elte.hu/~lovasz oldu. /semidef.ps
—
arnab
Soruyu ilk gönderdiğimden beri herhangi bir güncelleme (veya anket yazmaya başlayan kişiler) olup olmadığını görmek için +50 ödül eklendi.
—
Michael,
Tabii, bu bir anket değil ama Sanjeev Arora tarafından bu kursu çok beğendim: mpi-inf.mpg.de/conference/adfocs/material/…
—
Alex Golovnev