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一个充分下降LS型共轭梯度算法的全局收敛性

作者:林穗华无约束优化共轭梯度法充分下降性自动重启全局收敛性

摘要:共轭梯度法是求解大型无约束非线性优化问题的一种常用方法,在应用中通常以负梯度方向作为其自动重启方向.该文在LS共轭梯度法的基础上,结合一种新的自动重启方向,证明了算法的自动充分下降性和在强Wolfe线搜索下的全局收敛性,给出的数值试验结果表明算法是有效的.

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华中师范大学学报·自然科学版

《华中师范大学学报·自然科学版》(CN:42-1178/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《华中师范大学学报·自然科学版》执行和贯彻国家有关新闻出版方针政策,坚持真理,倡导创新,反对弄虚作假;服务学校教学科研,培养学术新人。经过60年的发展,本刊已成为我校对外学术交流、宣传我校最新教学科研成果的一个重要窗口;同时也是自然科学研究领域一个受人关注的学术阵地,为国内外学者展示自己学术成果提供了良好的平台。

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