При розробці алгоритмів наближення іноді вирішується півмісячна програма з наступним кроком округлення. Часто вживаний приклад для ілюстрації цього - Max-Cut. (Див., Наприклад, Алгоритми апроксимації Віджая Вазірані.)
Чи є добрі освітні джерела чи опитування, що виходять за рамки проблеми Max-Cut, щоб пояснити більш складні алгоритми округлення та методи, що використовуються для їх аналізу? Я думаю про випадки, коли вектори рішення SDP не розподіляються рівномірно по гіперсфері, вони мають різну довжину або мають інші властивості, що ускладнює аналіз.
8
Я думаю, що ви не отримуєте жодних відповідей, тому що насправді немає хороших опитувань щодо заокруглення СДП :) Саньєєв Арора виступив з опитуванням на цю тему в різних місцях; його слайди тут, а посилання на кілька корисних посилань - тут . Ловаш написав загальне опитування напіввизначеного програмування та комбінаторної оптимізації, але це не зосереджено на алгоритмах наближення.
—
арнаб
Дякую Арнабу. Я думаю, що ніколи не боляче просити. :) І якщо навколо буде достатньо інтересу, можливо, можна подумати над тим, щоб написати щось опитування.
—
Майкл
Вибачте, мої посилання були виправлені вище. Перше посилання було на pikomat.mff.cuni.cz/honza/napio/arora.pdf, а друге на homepages.cwi.nl/~monique/ow-seminar-sdp, а третє на cs.elte.hu/~lovasz /semidef.ps
—
arnab
Додано +50 винагород, щоб побачити, чи є оновлення (або люди, які почали писати опитування), оскільки я опублікував це запитання спочатку.
—
Майкл