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给出一个解奇异无约束优化问题(极小点的Hessian矩阵奇异)的改进张量法.张量方法是标准牛顿模型方法的推广,它扩充目标函数的Taylor展式到四阶项,弥补了牛顿模型在极小点处的Hessian矩阵奇异时失去快速收敛性的缺陷.与标准张量法相比,本文主要的改进是,用梯度和二阶导数的差来替代函数与梯度差来构造张量模型.8个标准函数被奇异化后进行了数值试验,数值试验结果表明这个改进张量法是有效的.