A quadratic Grassmann manifold optimization problem arising from quantum embedding methods
Este artículo presenta un análisis matemático y estrategias numéricas para resolver un problema de optimización no convexa en variedades de Grassmann, motivado por métodos de incrustación cuántica, identificando casos donde el minimizador global se obtiene mediante un problema convexo auxiliar y utilizando su solución para mejorar significativamente el rendimiento de algoritmos de optimización riemanniana y de campo autoconsistente.