共轭梯度算法的两个全局收敛性结果

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该文主要讨论了无重新开始策略下的共轭梯度算法的两个全局收敛性结果:1.对于共轭梯度算法中的共轭下降法,在确定步长时,使用了一种新的Armijo类型的搜索,并且证明了此算法的全局收敛性,同时进行了数值实验,取得了较好的结果;2.提出一族计算β<,k>的新公式,即提出了一族新的共轭梯度法,证明了一种非精确线性搜索能够保证这族新方法的下降性和全局收敛性.
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