【摘 要】
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共轭梯度法仅需利用一阶导数信息就可克服最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。它把共轭性与最速下降法相结合,利用已知点处的梯度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60970112）
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共轭梯度法仅需利用一阶导数信息就可克服最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。它把共轭性与最速下降法相结合,利用已知点处的梯度构造一组共轭方向,并沿这组方向进行搜素,求出目标函数的极小点。它是解决大规模无约束优化问题最有用的一个方法,但是其最大局限性在于依赖初始值,不能确保收敛到全局最小值。因此,提出了一种新的混合共轭梯度法,它满足线性搜索的独立性下降条件,这种新方法是βk^FR（Fletcher-Reeves）和βk^PRP（Polak-Ribiere-Polya
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