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两类无约束优化的充分下降共轭梯度法  
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【英文篇名】 Two Sufficient Descent Conjugate Gradient Methods for Unconstrained Optimization
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【作者】 孙中波; 段复建; 高海音; 于海鸥;
【英文作者】 SUN Zhong-bo1; DUAN Fu-jian2; GAO Hai-yin3; YU Hai-ou1(1.Department of Mathematics; College of Humanities and Sciences of Northeast Normal University; Changchun 130117; China; 2.College of Mathematics and Computational Science; Guilin University of Electronic Technology; Guilin 541004; Guangxi Zhuang Autonomous Region; 3.College of Science; Changchun University; Changchun 130022; China);
【作者单位】 东北师范大学人文学院数学系; 桂林电子科技大学数学与计算科学学院; 长春大学理学院;
【文献出处】 吉林大学学报(理学版) , Journal of Jilin University(Science Edition), 编辑部邮箱 2013年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 共轭梯度法; 全局收敛; 无约束优化;
【英文关键词】 conjugate gradient method; global convergence; unconstrained optimization;
【摘要】 对无约束优化问题提出两类新的充分下降共轭梯度法.在每次迭代过程中,算法均可得到充分下降方向.在适当条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法可行、有效.
【英文摘要】 We proposed two sufficient descent conjugate gradient methods for unconstrained optimization.The sufficient descent direction is always obtained at each iteration.Under some suitable conditions,the global convergence can be induced.Numerical results show that these methods are feasible and effective.
【基金】 国家自然科学基金(批准号:10861005); 广西自然科学基金(批准号:2011GXNSFA018138); 吉林省自然科学基金(批准号:201115136); 吉林省教育厅“十二五”科学技术项目(批准号:2013577;2013267;2013287)
【更新日期】 2013-02-06
【分类号】 O224
【正文快照】 0引言考虑无约束优化问题minx∈Rnf(x),(1)其中:f:Rn→R1是连续可微函数;Rn为Euclidean空间.对无约束优化问题(1),一般采用线搜索方法进行近似求解,即xk+1=xk+αkdk,(2)其中:αk为线搜索步长;｛xk+1｝为迭代产生的迭代序列;dk为线搜索方向.针对问题(1),文献[1-7]分别给出了不同

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