___例3.5用F-R共轭梯度法求解无约束极小化问题.取.解正定.,因,需继续迭代.计算因目标函数是严格二次凸函数,所以是最优解.□例3.6用F-R共轭梯度法求解无约束极小化问题.取.迭代两次.解,..设,则.令,得,所以不是最优点,需继续迭代.计算设,有令,得,.因,所以不是最优点.□ 相关知识点: 试题来源: ...
共轭梯度法公式 共轭梯度法是一种用于求解线性方程组的迭代算法。其主要思想是通过利用前一次迭代的信息来加速当前迭代的速度,从而减少迭代次数和计算量。共轭梯度法公式包括以下几个步骤: 1.初始化:设初始解为x0,残量b0为Ax0-b,共轭方向d0=b0。 2.迭代求解:对于第k次迭代,计算步长αk,使得xk+1=xk+αkd,...
更新公式: x_{n+1}=x_n+\lambda _n d_n ,式中 \lambda _n 为步长, d_n 为方向。 % 共轭梯度法 clear; clc; close; %% % 绘图 a=1; b=100; x = -1.2:0.03:1.2; y = -0.1:0.03:1.2; [X,Y] = meshgrid(x,y); F = (a-X).^2 + b*(Y-X.^2).^2; surf(X, Y, F);...
2) 随机梯度下降法。批量梯度下降法中一次性用矩阵乘法将所有样本的特征向量代入模型中计算,而随机梯度下降法与之相反,每次只取一个样本代入模型计算更新参数,即m=1,这个样本通过随机的方式从输入样本中选择。这种方法优点是计算速度快;缺点是一次只使用一个样本进行计算梯度,则每次迭代的过程中,算法梯度下降的方向受...
简述牛顿法和拟牛顿法的优缺点. 简述共轭梯度法的基本思想.写出Goldstein 、Wolfe 非精确一维线性搜索的公式。 5、叙述常用优化算法的迭代公式.(1)0.61
共轭梯度法的一个计算公式 来自 掌桥科研 喜欢 0 阅读量: 165 作者: 解惠青 摘要: 共轭梯度法是最典型的共轭方向法.文中给出了另一种有效的共轭梯度法,它适用于求解目标函数为一般可微函数的无约束最优化问题,而且其中的线性搜索不必用精确线性搜索,只需满足Wolfe准则.文中对该方法的收敛性给予了分析,同时...
—种基于MBFGS公式的共轭梯度法
百度试题 题目共轭梯度法步骤1)选定,计算计算 2)找共轭方向 共轭条件:得: 递推公式 相关知识点: 试题来源: 解析 证明: 共轭条件 注意相互正交,解得 得 穷举下去得递推公式
对于求解无约束优化问题,共轭梯度法是一类保证算法全局收敛性的好方法.本文在MBFGS方法以及强Wolfe搜索技术的基础上,提出了一种新的共轭梯度法.并且,在一定的假设条件下,我们证明了新算法的全局收敛性.进一步的数值试验也验证了新算法的有效性. 著录项 来源 《时代报告(学术版)》 |2013年第1期|98-99|共2页 ...