【摘 要】
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对无约束优化问题提出了对角稀疏拟牛顿法,该算法采用了Armijo非精确线性搜索,并在每次迭代中利用对角矩阵近似拟牛顿法中的校正矩阵,使计算搜索方向的存贮量和工作量明显减
【机 构】
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曲阜师范大学运筹与管理学院; 曲阜师范大学运筹与管理学院 山东日照 276826 中国科学院数学与系统科学研究院计算数学与科学工程计算研究所; 北京 100080; 山东
【基金项目】
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国家自然科学基金(10171054);中国博士后科学基金和中国科学院王宽诚博士后基金(6765700)资助课题．
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对无约束优化问题提出了对角稀疏拟牛顿法,该算法采用了Armijo非精确线性搜索,并在每次迭代中利用对角矩阵近似拟牛顿法中的校正矩阵,使计算搜索方向的存贮量和工作量明显减少,为大型无约束优化问题的求解提供了新的思路．在通常的假设条件下,证明了算法的全局收敛性,线性收敛速度并分析了超线性收敛特征。数值实验表明算法比共轭梯度法有效,适于求解大型无约束优化问题．
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