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本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同时,在原算法中关于Wolfe条件中参数去掉的情况下,获得了本文算法是强收敛的.数值实验说明本文算法可以有效求解测试问题.
一类新的具有充分下降条件和强收敛性的共轭梯度法
【摘 要】
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本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同时,在原算法中关于Wolfe条件中参数去掉的情
【机 构】
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北方民族大学数学与信息学院,怀化学院数学与应用数学系,北方民族大学网络信息技术中心
【出 处】
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数学杂志
【发表日期】
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2017年2期
【基金项目】
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Supported by National Natural Science Foundation of China（11601012,11661002）,Ningxia Natural Science Foundation（NZ13095,NZ16093）,Scientiflc Research Foundation of the Higher Education Institutions of
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