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SparsePOP pour fonctionner sous Linux téléchargement en ligne pour Linux

Téléchargez gratuitement SparsePOP pour exécuter sous Linux en ligne. Application Linux pour exécuter en ligne sous Ubuntu en ligne, Fedora en ligne ou Debian en ligne.

Il s'agit de l'application Linux nommée SparsePOP à exécuter sous Linux en ligne dont la dernière version peut être téléchargée sous SparsePOP303.tar.gz. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.

Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée SparsePOP pour fonctionner gratuitement sous Linux en ligne avec OnWorks.

Suivez ces instructions pour exécuter cette application :

- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.

- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.

- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.

- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.

- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.

- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.

SparsePOP pour fonctionner sous Linux en ligne


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DESCRIPTION

SparesPOP est une implémentation MATLAB d'une méthode de relaxation de programmation semi-définie (SDP) proposée pour les problèmes d'optimisation polynomiale (POP). Veuillez envoyer un message à [email protected] si vous avez des questions et/ou des demandes.

Nous publions également les fenêtres SparsePOPC++ et SparsePOPC++. Les deux implémentations sont SparsePOP qui n'utilise pas MATLAB, mais uniquement C++. En particulier, SparsePOPC++-windows contient un fichier binaire qui fonctionne sous Windows et ne nécessite pas de compilation.

Comment ça marche

  • Une implémentation MATLAB de la relaxation de programmation semi-définie clairsemée (SDP)
  • Efficace pour un problème d'optimisation polynomiale avec une structure clairsemée
  • Utilisez SeDuMi, SDPA, SDPT3, CSDP et SDPNAL comme solveurs SDP
  • Incorporer des solveurs locaux dans Optimization Toolbox avec SparsePOP pour affiner la solution et la valeur obtenue par SparsePOP
  • Une implémentation C++ de SparsePOP est publiée (SDPA est nécessaire)


Audience

Science/Recherche, Utilisateurs finaux avancés



Langage de programmation

MATLAB, C++



Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/sparsepop/. Il a été hébergé dans OnWorks afin de pouvoir être exécuté en ligne de la manière la plus simple possible à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.


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