【摘 要】
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本文主要是研究最小二乘和线性约束优化问题的一些数值算法,全文总共分四章内容，安排如下：第一章，主要介绍了最小二乘和线性约束优化问题的基本概念及相关基础知识，并且给出了本
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本文主要是研究最小二乘和线性约束优化问题的一些数值算法,全文总共分四章内容，安排如下：第一章，主要介绍了最小二乘和线性约束优化问题的基本概念及相关基础知识，并且给出了本文主要结果。第二章，主要是给出了一类箱约束线性最小二乘问题的牛顿算法，在适当条件下，证明这种算法的有限步终止性。第三章，主要建立了带线性约束的凸规划问题的一个新型增广Lagrange算法，并通过引入新参数对该算法进行加速。理论上证明出新型算法的收敛速率和计算复杂性均为O (1k)，而加速后的算法在每一迭代步的计算复杂性为O (1k2)。第四章，主要总结本文的主要结果，指出今后研究方向。
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