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超记忆梯度算法是无约束优化的有效算法之一，它的特点是在每步迭代时充分利用前面迭代点的信息，增加了参数选择的自由度，有利于构造稳定的快速收敛的算法，适于求解大规模无约束优化问题，该文研究一种超记忆梯度算法，在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性。
关于超记忆梯度算法的收敛性
【摘 要】
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超记忆梯度算法是无约束优化的有效算法之一，它的特点是在每步迭代时充分利用前面迭代点的信息，增加了参数选择的自由度，有利于构造稳定的快速收敛的算法，适于求解大规模无约束优
【机 构】
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枣庄师范专科学校数学系
【出 处】
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曲阜师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2004年1期
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