【摘 要】
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为高效求解非线性方程组问题,利用凸组合技术设计一个新型搜索方向,同时结合加速线搜索技术,提出一个新的加速FR型共轭梯度算法。在合理的假设下,新算法拥有全局收敛的良好性质。数值试验结果表明,新算法总体上优于经典FR算法和三项FR算法。新算法继承了修正FR方法的良好数值效果、充分下降性及信赖域特征,并具有计算简单和存储量小的特点。
【机 构】
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广州华商学院应用数学系,百色学院数学与统计学院
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281259,2020GXNSFAA159069),广东财经大学华商学院校内项目(2020HSDS15)资助。
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为高效求解非线性方程组问题,利用凸组合技术设计一个新型搜索方向,同时结合加速线搜索技术,提出一个新的加速FR型共轭梯度算法。在合理的假设下,新算法拥有全局收敛的良好性质。数值试验结果表明,新算法总体上优于经典FR算法和三项FR算法。新算法继承了修正FR方法的良好数值效果、充分下降性及信赖域特征,并具有计算简单和存储量小的特点。
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