【摘 要】
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DL共轭梯度法的参数t是否存在适当选择是非线性共轭梯度法公开问题之一。近年来,BabaieKafaki S和Ghanbart R对DL方法的搜索方向矩阵进行奇异值学习,他们主要通过不同的放缩
【基金项目】
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重庆市自然科学基金项目(cstc2017jcyjA0788)
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DL共轭梯度法的参数t是否存在适当选择是非线性共轭梯度法公开问题之一。近年来,BabaieKafaki S和Ghanbart R对DL方法的搜索方向矩阵进行奇异值学习,他们主要通过不同的放缩方式得到搜索方向矩阵条件数的两个上界,再极小化上界,得到参数t的两个最优选择tk1、tk2,在此基础上以一种新的放缩方式得到t的一个最优选择tk3,且与取参数为tk1和tk2的DL方法相比,取参数tk3的DL方法在数值计算上更具优势。
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