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对无约束优化问题提出两类新的充分下降共轭梯度法．在每次迭代过程中，算法均可得到充分下降方向．在适当条件下，证明了算法的全局收敛性．数值结果表明算法可行、有效．
两类无约束优化的充分下降共轭梯度法
【摘 要】
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对无约束优化问题提出两类新的充分下降共轭梯度法．在每次迭代过程中，算法均可得到充分下降方向．在适当条件下，证明了算法的全局收敛性．数值结果表明算法可行、有效．
【机 构】
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东北师范大学人文学院数学系,桂林电子科技大学数学与计算科学学院,长春大学理学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2013年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：10861005）、广西自然科学基金（批准号：2011GXNSFA018138）、吉林省自然科学基金（批准号：201115136）和吉林省教育厅“十二五”科学技术项目（批准号：2013577,2013267,2013287）.
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