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提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法，证明了算法的全局收敛性．当目标函数为一致凸函数时，对其线性收敛速率进行了分析．新算法在迭代过程中无需对步长进行线性搜索，仅需对算法中的一些参数进行预测估计，从而减少了目标函数及梯度的迭代次数，降低了算法的计算量和存储量．数值试验表明算法是有效的．
一类无需线性搜索的记忆梯度法
【摘 要】
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提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法，证明了算法的全局收敛性．当目标函数为一致凸函数时，对其线性收敛速率进行了分析．新算法在迭代过程中无需对步长进行线性搜索，仅需对
【机 构】
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信阳师范学院数学与信息科学学院,上海交通大学数学系
【出 处】
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应用数学
【发表日期】
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2011年2期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（10571109）,信阳师范学院青年基金（200946）
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