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共轭梯度法是最优化中最常用的方法之一,广泛地应用于求解大规模优化问题,其中参数β_k的不同选取可以构成不同的共轭梯度法.给出了一类含有三个参数的共轭梯度算法,这种算法能够在给定的条件下证明选定的β_k在每一步都能产生一个下降方向,同时在强Wolfe线搜索下,这种算法具有全局收敛性.
带参数共轭梯度法簇的全局收敛性
【摘 要】
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共轭梯度法是最优化中最常用的方法之一,广泛地应用于求解大规模优化问题,其中参数β_k的不同选取可以构成不同的共轭梯度法.给出了一类含有三个参数的共轭梯度算法,这种算法
【机 构】
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河南理工大学数学与信息科学学院
【出 处】
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应用数学与计算数学学报
【发表日期】
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2014年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10671057）
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