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时间：2018-10-18
《第9讲梯度法和共轭梯度法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、4.1梯度法和共轭梯度法无约束最优化问题2.梯度法3.共轭梯度法一.无约束最优化问题解析方法：利用函数的解析性质构造迭代公式使之收敛到最优解。二.梯度法（最速下降法）迭代公式：如何选择下降最快的方向？梯度法（最速下降法）：梯度法算法步骤：解：收敛性性质.最速下降法反映的目标函数的一种局部性质,从局部看,最速下降方向确是目标函数值下降最快的方向,选择这样的方向进行搜索是有利的.但从全局来看,由于锯齿现象的影响,即使向着极小点移近不太大的距离,也要经历不小的”弯路”,因此收敛速度大为减慢.最速下降法一般适用于计算过程的前期迭代,或者作为间插步骤.共轭梯度法1.共轭方向和共轭方向法共轭是正交
2、的推广。几何意义共轭方向法2.共轭梯度法如何选取一组共轭方向？以下分析算法的具体步骤。3.用于一般函数的共轭梯度法其他详见P121.
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