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在求解无约束非线性优化问题中,已经证明拟牛顿法(这里采用秩1)具有二阶收敛速度,但计算量大.共轭梯度法是一种比较实用的算法,在求解过程中它只用到了目标函数与其梯度值,计算量和存储量都较少.本文就拟牛顿法与非线性共轭梯度法的迭代次数和运行速度方面进行讨论,以比较二者的优劣性,以供参考.
拟牛顿法与非线性共轭梯度法的优劣
【摘 要】
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在求解无约束非线性优化问题中,已经证明拟牛顿法(这里采用秩1)具有二阶收敛速度,但计算量大.共轭梯度法是一种比较实用的算法,在求解过程中它只用到了目标函数与其梯度值,计
【机 构】
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河南师范大学数学与信息科学学院,河南 新乡,453000
【出 处】
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山西青年
【发表日期】
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2018年17期
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