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时间：2021-04-25
《第三章-梯度法和共轭梯度法.ppt》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、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。下降迭代算法的概念回顾1.一般迭代算法集合S上的迭代算法A：（1）初始点；（2）按照某种规则A产生下一个迭代点。（i）如果点列收敛于最优解，则称算法A收敛。（ii）如果，则称算法A为下降迭代算法。...2.下降迭代算法步骤（1）给出初始点，令；（2）按照某种规则确定下降搜索方向；（3）按照某种规则确定搜索步长，使得；（4）令，；（5）判断是否满足停止条件。是则停止，否则转第2步。搜索步长确定方法：称。为最优步长，且有二.最速下降法（梯度法）迭代公式：如何选择下降最快的方向？最速下降法（梯度法）：最速
2、下降法算法步骤：解：收敛性性质.共轭梯度法1.共轭方向和共轭方向法共轭是正交的推广。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
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