超记忆梯度法 1. This paper presents a new class of supermemory gradient methods for unconstraind optimization problems and proves its global convergence under some mild conditions. 提出一类新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法,并在较弱条件下证明了算法的全局收敛性。3...
Wolfe线性搜索下的超记忆梯度法及其收敛性
无约束优化的超记忆梯度法及其全局收敛性 维普资讯 http://www.cqvip.com
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超记忆梯度类优化算法具有全局收敛性和超线性收敛速度,计算内存需求小,适合求解大规模无约束优化问题.将超记忆梯度类优化算法应用到全波形反演中,结合超记忆梯度类方法优点,提出混合超记忆梯度法全波形反演策略,并给出详细的实施流程.数值试算结... 关键...
一个新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法
Wolfe 线性搜索下的超记忆梯度法及其收敛性 汤京永;董丽 【摘要】研究无约束优化问题, 给出了一种新的超记忆梯度法, 在较弱条件下证明 了算法具有全局收敛性和线性收敛速率. 数值试验表明新算法是有效的. 【期刊名称】《吉林大学学报(理学版)》 【年(卷),期】2010(048)003 【总页数】5 页(P396-400) 【...