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arXiv 2402.00436math.OC
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矩-SoS 层级的收敛速率

Convergence rates for the moment-SoS hierarchy

Corbinian Schlosser, Matteo Tacchi, Alexey Lazarev

AI总结:

本文提出一个分析矩-平方和层级中无限维线性规划收敛速率的综合框架,通过结合 Putinar 正定性定理的阶数界、多项式逼近界和几何 Slater 条件,在最优控制、体积计算和随机过程出口位置等问题上改进了现有收敛速率。

摘要:

我们引入一个综合框架,用于在矩-平方和层级的背景下分析无限维线性规划问题(LPs)的收敛速率。我们的主要重点是将最初为静态多项式优化发展的现有收敛速率分析,扩展到更一般且更具挑战性的广义矩问题领域。我们建立了一个易于遵循的程序来获得收敛速率。我们的方法基于:第一,Putinar 的 Positivstellensatz 的最新阶数界;第二,定量的多项式逼近界;第三,无限维 LP 上的几何 Slater 条件。我们处理一个涵盖多种应用的广泛问题表述,例如最优控制、体积计算和随机过程的出口位置。我们在这三个问题上说明了该程序,并利用 Putinar 的 Positivstellensatz 有效版本的最新改进,改进了现有的收敛速率。

英文摘要:

We introduce a comprehensive framework for analyzing convergence rates for infinite dimensional linear programming problems (LPs) within the context of the moment-sum-of-squares hierarchy. Our primary focus is on extending the existing convergence rate analysis, initially developed for static polynomial optimization, to the more general and challenging domain of the generalized moment problem. We establish an easy-to-follow procedure for obtaining convergence rates. Our methodology is based on, firstly, a state-of-the-art degree bound for Putinar's Positivstellensatz, secondly, quantitative polynomial approximation bounds, and, thirdly, a geometric Slater condition on the infinite dimensional LP. We address a broad problem formulation that encompasses various applications, such as optimal control, volume computation, and exit location of stochastic processes. We illustrate the procedure at these three problems and, using a recent improvement on effective versions of Putinar's Positivstellensatz, we improve existing convergence rates.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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