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非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位.提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函数的下降方向.若假设目标函数连续可微且梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe原则,讨论了所设计算法的全局收敛性.
A New Class of Nonlinear Conjugate Gradient Methods with Global Convergence Properties
【摘 要】
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非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位.提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函
【机 构】
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长江大学一年级教学工作部
【出 处】
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长江大学学报自然科学版：理工（上旬）
【发表日期】
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2014年3期
【基金项目】
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NSF Project of China Grant （ 61273179, 11201039）, Hubei Provincial Department of Education Grant （D20101304）o
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