Este trabalho foi publicado pelo Galoá e tem um DOI depositado. Para citar este trabalho, use um dos padrões abaixo:
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Se você NUNCA registrou um DOI no seu Lattes, veja nosso tutorial!Um grande desafio em diversas áreas científicas, incluindo a área da Pesquisa Operacional, é a resolução de sistemas lineares de grande porte, ou o cálculo de soluções de mínimos quadrados para sistemas inconsistentes. Uma característica importante para tornar este desafio possível é a esparsidade das matrizes envolvidas nos cálculos. A pseudo-inversa M-P (Moore-Penrose) pode ser utilizada para calcular soluções de mínimos quadrados de sistemas inconsistente. Entretanto, independente de uma matriz ser esparsa, sua pseudo-inversa pode ser densa, levando a um alto custo computacional nas suas aplicações. A pseudo-inversa M-P, é caracterizada por quatro propriedades, mas nem todas precisam ser atendidas para satisfazer mínimos quadrados. Assim, [Fampa,Lee(2018)] e [Xu,Fampa,Lee(2019)] propõem procedimentos de buscas locais para a construção de inversas generalizadas esparsas que satisfazem somente algumas dessas propriedades. Propomos abordagens de implementação para essas buscas, visando sua eficiência e escalabilidade. Implementamos e analisamos os algoritmos propostos, considerando experimentos com matrizes aleatórias diversificadas.
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