【摘 要】
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采用递归估计器的序列求函数的最小值, 并扩展了Spall的同步扰动随机近似方法, 进而提出随机扰动梯度近似算法. 对于任意的1≤q<∞, 可用估计误差的范数Lq来度量收敛率, 序列
【基金项目】
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福建省自然科学基金，福州大学校科研和教改项目
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采用递归估计器的序列求函数的最小值, 并扩展了Spall的同步扰动随机近似方法, 进而提出随机扰动梯度近似算法. 对于任意的1≤q<∞, 可用估计误差的范数Lq来度量收敛率, 序列的收敛速度为O(n-/2), (>0). 在最小点上, 若代价函数的Hessian矩阵的所有本征值都在1/2的右面, 则误差指数/2可任意地接近1/2, 并且代价函数足够光滑, 还可使用导数的高阶近似.
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