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共轭梯度法主要依靠d1=-g1,dk+1=-gk+1+βkdk,k≥1,其中g为目标函数f(x)的梯度，进行迭代，不同的βk会产生不同的算法。本文主要是在非单调线探索的条件下，当βk满足σ|βk/βk^FR|≤σ（0<σ<1,0<σ<1/2)时证明了其全局收敛性。
非单调共轭梯度法的全局收敛结果
【摘 要】
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共轭梯度法主要依靠d1=-g1,dk+1=-gk+1+βkdk,k≥1,其中g为目标函数f(x)的梯度，进行迭代，不同的βk会产生不同的算法。本文主要是在非单调线探索的条件下，当βk满足σ|βk/βk^F
【机 构】
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曲阜师范大学运筹学研究所
【出 处】
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洛阳大学学报
【发表日期】
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2002年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(项目编号:10171055)
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