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提出了一种有效的修正LS共轭梯度方法。该方法在每一步迭代中均产生一个充分下降方向，且不依赖于任何线搜索。在强 Wolfe线搜索下，讨论了新方法对一般目标函数的全局收敛性。最后，与著名的 PRP方法、CG‐DESCENT方法比较，大量的数值试验表明，修正LS共轭梯度方法对给定的测试问题是有效的。
修正 LS 共轭梯度方法及其收敛性
【摘 要】
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提出了一种有效的修正LS共轭梯度方法。该方法在每一步迭代中均产生一个充分下降方向，且不依赖于任何线搜索。在强 Wolfe线搜索下，讨论了新方法对一般目标函数的全局收敛性。最
【机 构】
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新疆巴音郭楞职业技术学院公共教育学院,新疆库尔勒,841000
【出 处】
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西南师范大学学报（自然科学版）
【发表日期】
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2016年7期
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