Derivative-free stochastic bilevel optimization for inverse problems

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s10589-025-00745-1.pdf - Veröffentlichte Version
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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 Online:	2025
Datum:	31 Oktober 2025
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Computational Optimization and Applications
Band/Volume:	tba
Heft/Issue:	tba
Seitenbereich:	1-54
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

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