C( W/ c/变尺度法BFGS算法的C+源码4 , F5 # U9 A. n8 I I7 m& G7 v#include iostream.h% Y1 H* O5 t; u6 f4 Y#include math.h& e6 J4 e! a: A9 n% M#define A85 V* k; O- 0 f! s#defin 2、e B10) X3 J6 u) L2 s2 t% k#define C75 E- j+ L4 6 x! R#define ...
BFGS算法C源代码-C/C++代码类资源En**宿敌 上传2.69 KB 文件格式 cpp BFGS C 代码 BFGS算法 C 源代码,特别详细的GFGS代码, 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 ADI官方最全模拟电路工程案例,助你成为一个合格的硬件工程师 2025-01-24 02:33:05 积分:1 ...
if (param.orthantwise_c < 0.) { return LBFGSERR_INVALID_ORTHANTWISE; } if (param.orthantwise_start < 0 || n < param.orthantwise_start) { return LBFGSERR_INVALID_ORTHANTWISE_START; } if (param.orthantwise_end < 0) { param.orthantwise_end = n; ...
# This CMakeLists.txt defines some libLBFGS specific configuration variables # using a custom "subproject_define" command defined in the Subproject.cmake module. # The default values of these variables can be overridden either on the CMake # command-line using the -D option of the cmake co...
头文件: /* * Copyright (c) 2008-2011 Zhang Ming (M. Zhang), zmjerry@163.com * * This program is free software; you can redistribute it and/or modify it * under the terms of the GNU General Public License as published by the ...
BFGS(MBFGS,CBFGS)在信赖域线搜索方法中的应用.pdf,硕士学位论文 第1章 绪言 1.1 最优化问题算法概述 最优化问题在工程技术、生产管理、物理、力学等科学和领域有着广泛的应 用背景,数值算法是求解最优化问题的主要方法.设,:舻-÷R连续可微.本文 考察无约束优化问
本文在Nocedal-Yuan(1998)和Li-Qi(2003)算法的基础上,提出结合线搜索技术的BFGS-信赖域算法.该算法可克服传统信赖域算法的上述3个缺陷.在较弱的条件下,证明了算法用于求解凸函数极小值问题时的全局收敛性.此外,将Li-Fukushima(2001)提出的修正BFGS公式(MBFGS公式)以及保守BFGS公式(CBFGS公式)用于信赖域算法.在较...
B Carretti,C Cornoldi,SL Pelegrina - 《British Journal of Psychology》 被引量: 58发表: 2010年 Clozapine improves working memory updating in schizophrenia This study investigated the effect of clozapine on working memory in 15 subjects with schizophrenia, using an event related potential paradigm des...
liblbfgs是基于C语言实现的L-BFGS算法库,用于求解非线性优化问题。可以通过liblbfgs的主页(http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/)查询到对liblbfgs模块的介绍。其代码可以通过以下的链接下载: 用于Linux平台https://github.com/downloads/chokkan/liblbfgs/liblbfgs-1.10.tar.gz ...
if(NablaFunction(x0+alphaUpBar*d0)'*d0) < sigma*(NablaFunction(x0)'*d0) a=alphaUpBar; ifb<10000 alphaUpBar=(a+b)/2; else alphaUpBar=t*alphaUpBar; end else alpha0=alphaUpBar; flag=1; end end end x1=x0 + alpha0*d0; ...