___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: ...
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
在点P（x，y）的梯度，记作gradf（x，y）或 ,即有：gradf（x，y）= = 其中 称为（二维的）向量微分算子或Nabla算子，。设 是方向l上的单位向量，则 由于当方向l与梯度方向一致时，有 所以当l与梯度方向一致时,方向导数 有最大值，且最大值为梯度的模，即 因此说，函数在一点沿梯度方向的...
根据牛顿迭代的原理,可以得到以下的迭代公式:X(n+1)=[X(n)+p/Xn]/2 360问答 试分析每种迭代公式的收敛性 分别分析如下 360问答共轭梯度法迭代几次? 共轭梯度算法在求解过程中,一般迭代次数为100以上,不过这个迭代次数也是人为设定的,可以自由更改。 fafnir轴承-旗舰店,现货销售,量大从优,原装进口 <南京奥阔...
当容易计算目标函数f的梯度g(x)=■f(x),但存贮不允许使用完整的拟牛顿法(QN)时,广义共轭梯度法(CG)_H是一个很有前途的方法.它的基本迭代公式是邓乃扬中国农业大学工程基础科学部陈志北京工业大学CNKI计算数学邓乃扬,陈志.使用拟牛顿迭代公式的广义共轭梯度法[J]. 计算数学.1983(04)...
广义共轭梯度法迭代公式拟牛顿法二次函数搜索方向目标函数一维搜索正定对称矩阵共扼梯度法条件预优If employed to find a root, x, of nonlinear equations F(x) = 0 in R~m withthe Jacobian F'(x) being singular at that root, the quasi-Newton methods areshown to yield sequences that converge ...