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Quantitative Finance · Glosario

¿Qué es Interior-point method?

Definition 23.12 Quantitative Methods · Capítulo 23 — Convex Optimisation

An interior-point method follows the central path: it applies Newton’s method to the KKT conditions with complementary slackness relaxed to $s_iz_i = \mu$ for slacks $s$ and multipliers $z$ , keeping both strictly positive, and drives $\mu$ to zero.

Convergence of the firm’s interior-point solver on the long-short portfolio (1 000 variables): the norms of the stationarity and feasibility residuals and the average complementarity at each Mehrotra iteration, floored at 10-9 (below it, the last digits depend on the order of floating-point operations). Data: the chapter’s tutorial, seeded. — Figure 23.4. Convergence of the firm’s interior-point solver on the long-short portfolio (1 000 variables): the norms of the stationarity and feasibility residuals and the average complementarity $\mu$ at each Mehrotra iteration, floored at $10^{-9}$ (below it, the last digits depend on the order of floating-point operations). Data: the chapter’s tutorial, seeded.

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