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针对非光滑无约束凸函数的极小化问题,提出改进的LS共轭梯度算法。其产生的搜索方向不仅具有充分下降性和信赖域的特点,而且算法在适当条件下具有全局收敛性。数值结果证明了该算法对于非光滑问题是有效的,从而改进的LS共轭梯度算法能够高效快捷地处理非光滑无约束凸函数的极小化问题。
求解非光滑问题的一种修正LS共轭梯度算法
【摘 要】
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针对非光滑无约束凸函数的极小化问题,提出改进的LS共轭梯度算法。其产生的搜索方向不仅具有充分下降性和信赖域的特点,而且算法在适当条件下具有全局收敛性。数值结果证明了
【机 构】
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广西大学数学与信息学院,ThainguyenUniversityofEconomicsandBusinesAdministration（TUEBA）
【出 处】
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广西大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2017年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11261006）,广西杰出青年科学基金资助项目（2015GXNSFGA139001）
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