发表服务
非线性共轭梯度法的文献综述.doc,PAGE1非线性共轭梯度法的文献综述研究摘要：共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefel于1952年提出来的，用于解正定系数矩阵的线性方程组，在这个基础上，Fletcher和Reeves于1964年首先提出了解非线性最优化...
非线性共轭梯度法的文献综述摘要：共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefel于1952年提出来的，用于解正定系数矩阵的线性方程组，在这个基础上，Fletcher和Reeves1964年首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法。
【摘要】：共轭梯度法是50多年来算法研究的热点课题,它最初是基于求解对称正定线性方程组提出的,随后推广到求解非线性无约束优化问题。现在,它已经成为数值最优化领域的一类重要方法,具有所需存储量小、局部和全局收敛性好的特性。综述了求解无约束非线性规划问题的共轭梯度法,总结了它...
综述了求解无约束非线性规划问题的具局共轭梯度法，总结了它近年来的研究状况，望了未来的发展趋势。展[关键词】共轭梯度法；无约束优化；非线性规划；法；算迭代[中图分类号]02122.[文献标识码]A[文章编号]10.3020)207—50501(080-200
摘要：非线性共轭梯度算法因为具有迭代形式简单,所需要的计算量和储存空间小等优点,使之成为求解大规模无约束最优化问题的重要算法.共轭梯度算法也备受学者们的关注,近年来,在共轭梯度方法的研究上取得了很多进展.本论文是在非线性共轭梯度算法已有的研究成果上进行的,本文的主要研究...
在适当条馋下，本文的算法是求解非线性约束优化问题的第一个椎线性共轭梯度法．1。.4一个麓要引理和本文的基本假设博士学位论文定理1．4．1设强标丞数，（。.）毒下爨，豆其导数Vf（z）灌是Lipschitz条｛孛＋静存在常数L＞0使得IIVf（＝）一W（y）｜｜5三...
不请自来,花了一天的时间拜读了《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》后,发现共轭梯度法是一个很有内涵的算法,于是自己就找着这篇论文,加上自己的一些感悟写了一篇文章,知乎的Markdown支持太垃圾了,于…
概述共轭梯度算法在最优化问题中备受关注，有两层用途，一是可以求解线性方程Ax=bAx=b；二是可以求解最优化问题。相对于最速下降法，它没有额外的矩阵存储并且比更快，一般N步内收敛。实际收敛效率依赖于系数矩阵特征值的分布。主要…
共轭梯度算法是干什么？共轭梯度算法是一种迭代算法，在一次次的对待中最终求得结果，可以类比牛顿迭代法。共轭梯度算法主要用在求解矩阵方程，也就是求解n元一次方程组,如Ax=b的解x。比一般的迭代算法都要快，最多迭代n次就能出结果。基…
共轭梯度法在第一个搜索方向取负梯度方向，而其余各步的搜索方向将负梯度偏转一个角度，即对负梯度进行修正，实质上是对最速下降法的改进，适用于维数较高（50维以上）、一阶偏导数易求…
非线性共轭梯度法的文献综述.doc,PAGE1非线性共轭梯度法的文献综述研究摘要：共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefel于1952年提出来的，用于解正定系数矩阵的线性方程组，在这个基础上，Fletcher和Reeves于1964年首先提出了解非线性最优化...
非线性共轭梯度法的文献综述摘要：共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefel于1952年提出来的，用于解正定系数矩阵的线性方程组，在这个基础上，Fletcher和Reeves1964年首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法。
【摘要】：共轭梯度法是50多年来算法研究的热点课题,它最初是基于求解对称正定线性方程组提出的,随后推广到求解非线性无约束优化问题。现在,它已经成为数值最优化领域的一类重要方法,具有所需存储量小、局部和全局收敛性好的特性。综述了求解无约束非线性规划问题的共轭梯度法,总结了它...
综述了求解无约束非线性规划问题的具局共轭梯度法，总结了它近年来的研究状况，望了未来的发展趋势。展[关键词】共轭梯度法；无约束优化；非线性规划；法；算迭代[中图分类号]02122.[文献标识码]A[文章编号]10.3020)207—50501(080-200
摘要：非线性共轭梯度算法因为具有迭代形式简单,所需要的计算量和储存空间小等优点,使之成为求解大规模无约束最优化问题的重要算法.共轭梯度算法也备受学者们的关注,近年来,在共轭梯度方法的研究上取得了很多进展.本论文是在非线性共轭梯度算法已有的研究成果上进行的,本文的主要研究...
在适当条馋下，本文的算法是求解非线性约束优化问题的第一个椎线性共轭梯度法．1。.4一个麓要引理和本文的基本假设博士学位论文定理1．4．1设强标丞数，（。.）毒下爨，豆其导数Vf（z）灌是Lipschitz条｛孛＋静存在常数L＞0使得IIVf（＝）一W（y）｜｜5三...
不请自来,花了一天的时间拜读了《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》后,发现共轭梯度法是一个很有内涵的算法,于是自己就找着这篇论文,加上自己的一些感悟写了一篇文章,知乎的Markdown支持太垃圾了,于…
概述共轭梯度算法在最优化问题中备受关注，有两层用途，一是可以求解线性方程Ax=bAx=b；二是可以求解最优化问题。相对于最速下降法，它没有额外的矩阵存储并且比更快，一般N步内收敛。实际收敛效率依赖于系数矩阵特征值的分布。主要…
共轭梯度算法是干什么？共轭梯度算法是一种迭代算法，在一次次的对待中最终求得结果，可以类比牛顿迭代法。共轭梯度算法主要用在求解矩阵方程，也就是求解n元一次方程组,如Ax=b的解x。比一般的迭代算法都要快，最多迭代n次就能出结果。基…
共轭梯度法在第一个搜索方向取负梯度方向，而其余各步的搜索方向将负梯度偏转一个角度，即对负梯度进行修正，实质上是对最速下降法的改进，适用于维数较高（50维以上）、一阶偏导数易求…
发表服务