【摘 要】
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本文提出了两种新的求解带凸约束非线性方程组的混合算法,分别记为算法A和算法B.基于非单调技术和L-M方法，我们提出了算法A.基于超记忆梯度法和梯度投影法的思想,我们提出了算
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本文提出了两种新的求解带凸约束非线性方程组的混合算法,分别记为算法A和算法B.基于非单调技术和L-M方法，我们提出了算法A.基于超记忆梯度法和梯度投影法的思想,我们提出了算法B.在算法A中,我们通过求解二次规划子问题获得试验步dk,当试验步不被接受时,该算法就执行改进的Amijo-型非单调线搜索技术,获得下一个新的迭代点,从而减少了计算步骤.在算法B中,我们根据超记忆梯度法的思想计算dk,并结合无导数线搜索技术和梯度投影法求解下一个新的迭代点,在很大程度上减少了计算量,因此该算法适合求解大规模非线性方程组问题.在合理的假设条件下,这两种算法都具有全局收敛性.数值试验证实了这两种算法的有效性.
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