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共轭梯度法是求解大型无约束非线性优化问题的一种常用方法,在应用中通常以负梯度方向作为其自动重启方向.该文在LS共轭梯度法的基础上,结合一种新的自动重启方向,证明了算法的自动充分下降性和在强Wolfe线搜索下的全局收敛性,给出的数值试验结果表明算法是有效的.
一个充分下降LS型共轭梯度算法的全局收敛性
【摘 要】
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共轭梯度法是求解大型无约束非线性优化问题的一种常用方法,在应用中通常以负梯度方向作为其自动重启方向.该文在LS共轭梯度法的基础上,结合一种新的自动重启方向,证明了算法
【机 构】
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广西民族师范学院数学与计算机科学系
【出 处】
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华中师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年6期
【基金项目】
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广西高校科研项目（ZD2014143）,广西民族师范学院科研项目（2013RCGG002）,广西重点培育学科（应用数学）建设项目（桂教科研[2013]16）.
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