Derivative-free stochastic bilevel optimization for inverse problems

Vorschau

PDF
s10589-025-00745-1-1.pdf - Veröffentlichte Version
Download (4MB)

DOI:	https://doi.org/10.1007/s10589-025-00745-1
URL:	https://link.springer.com/article/10.1007/s10589-0...
Weitere URL:	https://www.researchgate.net/publication/397117066...
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-711257
Dokumenttyp:	Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr:	2026
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Computational Optimization and Applications
Band/Volume:	93
Heft/Issue:	3
Seitenbereich:	967-1020
Ort der Veröffentlichung:	New York, NY [u.a.]
Verlag:	Springer Science + Business Media
ISSN:	0926-6003 , 1573-2894
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Probability Theory (Döring 2017-) Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Mathematical Optimization (Staudigl 2023-)
Bereits vorhandene Lizenz:	Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet:	004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch):	inverse problems , data-driven design , derivative-free optimization , Gaussian smoothing