与牛顿法相比,BFGS算法避免了计算和存储目标函数的Hessian矩阵,从而减少了计算的复杂度,提高了算法的效率。 针对BFGS算法的MATLAB实现,可以通过以下步骤进行展开: 1. 导入目标函数和梯度计算:在MATLAB中,首先需要定义目标函数和梯度的计算方法。这可以通过函数句柄或匿名函数的方式实现,以便在算法中进行调用。
拟牛顿法(Nearest Newton Method,简称NMF)是一种求解非线性方程组的迭代算法。BFGS算法是拟牛顿法中的一种,它基于Armijo搜索原理,通过引入一个正定矩阵来加速收敛过程。在Matlab中,我们可以使用以下代码实现基于Armijo搜索的BFGS算法: % 初始化参数 alpha = 1.0; % 学习率 beta = 0.9; % 阻尼系数 max_iter = ...
Sa**on 上传1.05 KB 文件格式 m Matlab BFGS 拟牛顿法和最速下降法一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化,构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法,尤其对于困难的问题。另外,因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息,所以有时比牛顿法更为有效。如今,...
BFGS拟牛顿法 大数据 - Matlab as**ad上传930B文件格式mmatlabbfgs 此为一种拟牛顿法的一种方式,为matlab程序 (0)踩踩(0) 所需:1积分 EasyQuestionnaire-backend 2025-03-13 23:31:21 积分:1 algorithm 2025-03-13 23:30:35 积分:1 MSU-BatchPatchInstaller...