作者：林海婵; 李靖雅; 欧宜贵无约束优化非单调技术超记忆梯度法收敛性分析数值实验
摘要：本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.
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《应用数学》（CN：42-1184/O1）是一本有较高学术价值的大型季刊，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。 《应用数学》是刊登应用数学的创造性学术论文，向国内外公开发行的中英文混合期刊，是综合性的应用数学刊物，其宗旨是推动我国的应用数学研究和人才培养工作，反映应用数学的最新成果，促进国内外学术交流，为加速实现我国社会主义现代化服务。
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