Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10773/35186
Título: Adjoint differentiation for generic matrix functions
Autor: Goloubentsev, Andrei
Goloubentsev, Dmitri
Lakshtanov, Evgeny
Data: 13-Out-2022
Editora: Infopro Digital Services
Resumo: We derive a formula for the adjoint Ā of a square-matrix operation of the form f(A), where f is holomorphic in the neighborhood of each eigenvalue.We consider special cases such as the spectral decomposition A = UDU-1 and the spectrum cutoff f(A) = A+ for symmetric A. We then apply the formula to derive closed-form expressions in particular cases of interest to quantitative finance such as the “nearest correlation matrix” routine and regularized linear regression.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10773/35186
DOI: 10.21314/JCF.2022.024
ISSN: 1460-1559
Versão do Editor: https://www.risk.net/journal-of-computational-finance/7954858/adjoint-differentiation-for-generic-matrix-functions
Aparece nas coleções: CIDMA - Artigos
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