【摘 要】
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<正> 1 引言 考虑无约束优化问题 minf(x),(1.1) x∈R~n其中f为非线性町微函数。 对于中小规模的无约束优化问题,拟牛顿法(如BFGS方法)是十分有效的。但对于大规模问题,即n相
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<正> 1 引言 考虑无约束优化问题 minf(x),(1.1) x∈R~n其中f为非线性町微函数。 对于中小规模的无约束优化问题,拟牛顿法(如BFGS方法)是十分有效的。但对于大规模问题,即n相当大时,算法所需存贮相当重要,并且在每次迭代中线代数计算量也影响算法的效率。 有限存贮((1imited memory)拟牛顿法可看成是共轭梯度法的推广。这一类方法最早由Perry和Shanno提出,此后有不少人进行研究,如Gill和Murray,Buckley,Buckley和LeNir及Noced
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