随着计算机技术的发展，大规模优化问题越来越受到重视.共轭梯度法由于算法简单，易于编程，占用存储空间小等优点，成为求解大规模优化问......

本文讨论大型单调非线性方程组的数值解法.单调非线性方程组具有很强的应用背景，例如单调变分不等式可以通过不动点映射或者正则映......

共轭梯度法因存储量小且收敛速度较快等特点常被用于求解大型优化问题.最早的共轭梯度法是由Hestenes和Stiefel在1952年为求解线性......

提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP（Polak-Ribi＆e—Polyak）网络训练方法，将该方法运用于Elman动态递归神经网络。对传感器......

In this paper, a modified formula for βkP RPis proposed for the conjugate gradient method of solving unconstrained opti......

对FR方法Al Baali收敛性定理及PRP方法Polak Ribiere收敛性定理进行了推广 .更多还原...

Elman动态递归神经网络具有很强的记忆能力，特别适用于火控系统传感器的故障诊断。提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP（Po......

共轭梯度算法是求解最优化问题的有效算法,它特别适合于求解大规模的最优化问题.这一类算法的一个显著的优点是它具有较好的收敛性......

非线性共轭梯度法因其结构简单,存储量小等特点常常用于求解大型无约束优化问题。本文主要构造一些新的有效的非线性共轭梯度法并......