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共轭梯度法是优化方法中最常用的方法之一，适于解决大规模问题，因此有着广泛的应用。针对无约束优化问题，基于搜索方向的选择，提出了一个新的共轭梯度法，该算法在每一次迭代过程中，均可保证搜索方向的充分下降性，并在弱的wolfe条件下，证明了算法的全局收敛性，数值结果表明了算法的可行性与有效性。
一个充分下降的共轭梯度法
【摘 要】
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共轭梯度法是优化方法中最常用的方法之一，适于解决大规模问题，因此有着广泛的应用。针对无约束优化问题，基于搜索方向的选择，提出了一个新的共轭梯度法，该算法在每一次迭代过程中
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
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2008年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（10861005）,广西自然科学基金项目（0728206）
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