V. Dzhafarov, İ C. Ismayilov, T. Büyükköroğlu. Nonsmooth minimization with applications to some eigenvalue problems ... P. 85-95

MSC: 90C26, 93D09, 15A18

DOI: 10.21538/0134-4889-2026-32-3-85-95

In this paper we consider the minimization problem for a continuous function which is written as a maximum of a family of Lipschitz functions. The sequence of auxiliary minimization problems is introduced, where the objective functions of the auxiliary problem consist of finite pointwise maxima. The applications to some eigenvalue minimization problems, such as common Lyapunov functions and stable member of a matrix polytope, are considered.

Keywords: Minimax, nonlinear programming, common Lyapunov function, stable member

REFERENCES

1.    Bagirov A.M., Ozturk G., Kasimbeyli R. A sharp augmented Lagrangian-based method in constrained non-convex optimization. Optimization Methods and Software, 2019, vol. 34, iss. 3, pp. 462–488. https://doi.org/10.1080/10556788.2018.1496431

2.    Boyd S.P., Barratt C.H. Linear controller design: limits of performance. Prentice Hall, 1991, 416 p. ISBN: 0-13-538687-X .

3.    Dalkiran E., Ghalami L. On linear programming relaxations for solving polynomial programming problems. Comput. Operat. Res., 2018, vol. 99, pp. 67–77. https://doi.org/10.1016/j.cor.2018.06.010

4.    Demyanov V.F., Malozemov V.N. Introduction to minimax. NY, Wiley, 1974, 307 p. Original Russian text published in Dem’yanov V. F., Malozemov V. N. Vvedenie v minimaks, Moscow, Nauka Publ., 1972, 368 p.

5.    Drori Y., Teboulle M. An optimal variant of Kelley’s cutting-plane method. Math. Program., 2016, vol. 160, no. 1–2, pp. 321–351. https://doi.org/10.1007/s10107-016-0985-7

6.    Dzhafarov V., Büyükköroğlu T., Ylmaz . On one application of convex optimization to stability of linear systems. Trudy Inst. Mat. Mekh. UrO RAN, 2015, vol. 21, no. 2, pp. 320–328.

7.    Liberzon D., Tempo R. Common Lyapunov functions and gradient algorithms. IEEE Trans. Autom. Control, 2004, vol. 49, no. 6, pp. 990–994.

8.    Polyak B.T., Shcherbakov P.S. Hard problems in linear control theory: possible approaches to solution. Autom. Remote Control, 2005, vol. 66, no. 5, pp. 681–718. https://doi.org/10.1007/s10513-005-0115-0

9.    Rockafellar R.T. Convex analysis, Princeton, Princeton Univ. Press, 1970, 472 p. https://doi.org/10.1515/9781400873173 . Translated to Russian under the title Vypuklyi analiz, Moscow, Mir Publ., 1973, 472 p.

10.   Rustem B., Žakoviс́ S., Parpas P. An interior point algorithm for continuous minimax: implementation and computation. Optim. Methods Softw., 2008, vol. 23, iss. 6, pp. 911–928. https://doi.org/10.1080/10556780802079891

11.   Sherali H.D., Tuncbilek C.H. A global optimization algorithm for polynomial programming problems using a reformulation — linearization technique. J. Glob. Optim., 1992, vol. 2, no. 1, pp. 101–112. https://doi.org/10.1007/BF00121304

12.   Ylmaz ., Büyükköroğlu T., Dzhafarov V. Random search of stable member in a matrix polytope. J. Comput. Appl. Math., 2016, vol. 308, pp. 59–68. https://doi.org/10.1016/j.cam.2016.05.020

Received May 14, 2026

Revised May 18, 2026

Accepted May 18, 2026

Vakif Dzhafarov, Dr., Prof., Department of Mathematics, Faculty of Science, Eskisehir Technical University, Eskişehir, Turkey, e-mail: vcaferov@eskisehir.edu.tr

İpek Cafer Ismayilov, Department of Mathematics, Faculty of Science, Marmara University, İstanbul, Turkey, e-mail: ipek.ismayilov@marmara.edu.tr

Taner Büyükköroğlu, Dr., Prof., Department of Mathematics, Faculty of Science, Eskisehir Technical University, Eskişehir, Turkey, e-mail: tbuyukkoroglu@eskisehir.edu.tr

Cite this article as: V. Dzhafarov, İ.C. Ismayilov, T. Büyükköroğlu. Nonsmooth minimization with applications to some eigenvalue problems. Trudy Instituta Matematiki i Mekhaniki UrO RAN, 2026, vol 32, no. 3, pp. 85–95.

Русский

В. Джафаров, И.Дж. Исмаилов, Т. Бююккороглу. Негладкая минимизация и ее приложения к некоторым задачам на собственные значения

В данной работе рассматривается задача минимизации непрерывной функции, представимой в виде максимума семейства липшицевых функций. Вводится последовательность вспомогательных задач минимизации, в которых целевые функции имеют вид конечных поточечных максимумов. Рассматриваются приложения к задачам минимизации собственных значений, таким как построение общих функций Ляпунова и нахождение устойчивого элемента в матричном политопе.

Ключевые слова: минимакс, нелинейное программирование, общая функция Ляпунова, устойчивый элемент