@c /lbfgs.texi/1.2/Sat Dec  9 06:10:42 2006//

@menu
* Introdução a lbfgs::
* Definições para lbfgs::
@end menu

@node Introdução a lbfgs, Definições para lbfgs, Top, Top
@section Introdução a lbfgs

@code{lbfgs} é uma implementação do algoritmo[1] L-BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)
para resolver problemas de minimização não limitada através de um algoritmo de memória limitada quasi-Newton (BFGS).
Esse algoritmo é chamado de método de memória limitada porque uma aproximação de baixo ranque da
inverso da matriz Hessiana é armazenado em lugar da inversa da matriz Hessiana completa.
O programa foi escrito origináriamente em Fortran [2] por Jorge Nocedal,
incorporando algumas funções originalmente escritas por Jorge J. Moré e David J. Thuente,
e traduzidas para Lisp automaticamente através do programa @code{f2cl}.
O pacote do Maxima @code{lbfgs} compreende o código traduzido e adicionalmente
uma interface de função que gerencia alguns detallhes.

Referências:

[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large
scale optimization". @i{Mathematical Programming B} 45:503--528 (1989)

[2] http://netlib.org/opt/lbfgs_um.shar

@node Definições para lbfgs, , Introdução a lbfgs, Top
@section Definições para lbfgs

@deffn {Função} lbfgs (@var{FOM}, @var{X}, @var{X0}, @var{epsilon}, @var{iprint})

Encontra uma solução aproximada da minimização não limitada de número de mérito @var{FOM}
sobre a lista de variáveis @var{X},
começando a partir da estimativa inicial @var{X0},
tal que @math{norm grad FOM < epsilon max(1, norm X)}.

O algoritmo aplicado é um algoritmo de memória limitada[1] quasi-Newton (BFGS).
Esse algoritmo é chamado de método de memória limitada porque uma aproximação de baixo ranque da
inverso da matriz Hessiana é armazenado em lugar da inversa da matriz Hessiana completa.

@var{iprint} controla as messaens de progresso mostradas através de @code{lbfgs}.

@table @code
@item iprint[1]
@code{@var{iprint}[1]} controla a frequência das mensagens de progresso.
@table @code
@item iprint[1] < 0
Nenhuma mensagem de progresso.
@item iprint[1] = 0
Messagens na primeira iteração e na última iteração.
@item iprint[1] > 0
Mostra uma mensagem a cada @code{@var{iprint}[1]} iterações.
@end table
@item iprint[2]
@code{@var{iprint}[2]} controla a quantidade de informações fornecidas pelas mensagens de progresso (verbosidade).
@table @code
@item iprint[2] = 0
Mostra na tela o contador de iterações, o número de avaliações de @var{FOM}, o valor de @var{FOM},
a norma do gradiente de @var{FOM}, e o comprimento do salto.
@item iprint[2] = 1
O mesmo que @code{@var{iprint}[2] = 0}, adicionando @var{X0} e o gradiente de @var{FOM} avaliado em @var{X0}.
@item iprint[2] = 2
O mesmo que @code{@var{iprint}[2] = 1}, adicionando valores de @var{X} a cada iteração.
@item iprint[2] = 3
O mesmo que @code{@var{iprint}[2] = 2}, adicionando o gradiente de @var{FOM} a cada iteração.
@end table
@end table

Veja também @code{lbfgs_nfeval_max} e @code{lbfgs_ncorrections}.

Referências:

[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large
scale optimization". @i{Mathematical Programming B} 45:503--528 (1989)

Exemplo:

@c ===beg===
@c load ("lbfgs");
@c FOM : '((1/length(X))*sum((F(X[i]) - Y[i])^2, i, 1, length(X)));
@c X : [1, 2, 3, 4, 5];
@c Y : [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5];
@c F(x) := A/(1 + exp(-B*(x - C)));
@c ''FOM;
@c estimates : lbfgs (FOM, '[A, B, C], [1, 1, 1], 1e-4, [1, 0]);
@c plot2d ([F(x), [discrete, X, Y]], [x, -1, 6]), ''estimates;
@c ===end===
@example
(%i1) load ("lbfgs");
(%o1)   /usr/share/maxima/5.10.0cvs/share/lbfgs/lbfgs.mac
(%i2) FOM : '((1/length(X))*sum((F(X[i]) - Y[i])^2, i, 1, length(X)));
                               2
               sum((F(X ) - Y ) , i, 1, length(X))
                       i     i
(%o2)          -----------------------------------
                            length(X)
(%i3) X : [1, 2, 3, 4, 5];
(%o3)                    [1, 2, 3, 4, 5]
(%i4) Y : [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5];
(%o4)                [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5]
(%i5) F(x) := A/(1 + exp(-B*(x - C)));
                                   A
(%o5)            F(x) := ----------------------
                         1 + exp((- B) (x - C))
(%i6) ''FOM;
                A               2            A                2
(%o6) ((----------------- - 1.5)  + (----------------- - 1.25)
          - B (5 - C)                  - B (4 - C)
        %e            + 1            %e            + 1
            A             2            A               2
 + (----------------- - 1)  + (----------------- - 0.5)
      - B (3 - C)                - B (2 - C)
    %e            + 1          %e            + 1
             2
            A
 + --------------------)/5
      - B (1 - C)     2
   (%e            + 1)
(%i7) estimates : lbfgs (FOM, '[A, B, C], [1, 1, 1], 1e-4, [1, 0]);
*************************************************
  N=    3   NUMBER OF CORRECTIONS=25
       INITIAL VALUES
 F=  1.348738534246918D-01   GNORM=  2.000215531936760D-01
*************************************************

   I  NFN     FUNC                    GNORM                   STEPLENGTH

   1    3     1.177820636622582D-01   9.893138394953992D-02   8.554435968992371D-01  
   2    6     2.302653892214013D-02   1.180098521565904D-01   2.100000000000000D+01  
   3    8     1.496348495303005D-02   9.611201567691633D-02   5.257340567840707D-01  
   4    9     7.900460841091139D-03   1.325041647391314D-02   1.000000000000000D+00  
   5   10     7.314495451266917D-03   1.510670810312237D-02   1.000000000000000D+00  
   6   11     6.750147275936680D-03   1.914964958023047D-02   1.000000000000000D+00  
   7   12     5.850716021108205D-03   1.028089194579363D-02   1.000000000000000D+00  
   8   13     5.778664230657791D-03   3.676866074530332D-04   1.000000000000000D+00  
   9   14     5.777818823650782D-03   3.010740179797255D-04   1.000000000000000D+00  

 THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS.
 IFLAG = 0
(%o7) [A = 1.461933911464101, B = 1.601593973254802, 
                                           C = 2.528933072164854]
(%i8) plot2d ([F(x), [discrete, X, Y]], [x, -1, 6]), ''estimates;
(%o8) 
@end example

@end deffn

@defvr {Variãvel} lbfgs_nfeval_max
Valor por omissão: 100

@end defvr

@defvr {Variãvel} lbfgs_ncorrections
Valor por omissão: 25

@end defvr

