求解单调非线性方程组的凸组合算法的收敛性

将求解单调非线性方程组的MPRP算法和CGD算法的下降方向进行凸组合,构造出新的下降方向,提出新的算法,并证明新算法是全局收敛的.

一种求解单调非线性方程组的凸组合算法

将求解单调非线性方程组的CGD算法和MPRP算法的下降方向进行凸组合,构造出新的下降方向,从而提出新的算法,并给出新算法的全局收敛性定理.通过数值实验比较新算法与CGD算法和MPRP算法的结果,可知新算法优于原算法.

基于MPRP方法的求解单调非线性方程组的算法

MPRP方法是求解优化问题的一种共轭梯度算法,将其推广至求解单调非线性方程组,给出收敛性的证明,并通过数值实验表明算法是稳定和有效的。

一种修正凸组合下降方向的求解单调非线性方程组的算法

文章对求解单调非线性方程组的凸组合下降方向算法进行修正,并通过数值实验将修正算法和凸组合下降方向算法的数值结果进行比较,得出修正算法优于原算法的结论.

一种改进凸组合下降方向的求解单调非线性方程组的算法

对求解单调非线性方程组的凸组合下降方向算法进行改进,并通过数值实验将改进算法和凸组合下降方向算法的数值结果进行比较,得出改进算法优于原算法的结论.

求解单调非线性方程组的一个MPRP算法

MPRP方法是求解优化问题的一种共轭梯度算法,将其推广至求解单调非线性方程组,给出收敛性的证明,并通过数值实验表明算法是稳定和有效的.

求解单调非线性方程组的非精确正则化牛顿法及其局部收敛性

本文提出了一种求解单调非线性方程组的非精确正则化牛顿方法,在较弱的局部误差界条件下,证明了该方法具有局部二次收敛性,该方法是文献[4]中精确正则化牛顿法的推广.

求解单调非线性方程组的修正PRP算法的收敛性

本文提出一种求凸约束单调非线性方程组的一种修正Polak-Ribière-Polyak(PRP)算法,该算法的一个优点是具有充分下降性,在较弱的条件下我们证明了算法的全局收敛性。

求解大规模非线性单调方程组的共轭梯度算法

基于经典PRP(Polak-Ribière-Polyak)算法,设计一个具有充分下降性和信赖域性质的搜索方向,采用投影技术及经典单调线搜索,提出一种求解大规模非线性单调方程组的修正共轭梯度算法.在常规条件下,新算法具有全局收敛性.初步的数值实验结果表明:新算法比经典PRP算法和3项PRP算法效率更优,鲁棒性更好,适合求解大规模非线性单调方程组.

求解非线性单调方程组的多元谱投影法

结合拟牛顿型算法和共轭梯度型投影法,提出一种用于求解非线性单调方程组的多元谱投影算法.因为拟牛顿型算法需要储存F的Jacobian矩阵,且需要通过求解线性方程组得到搜索方向,所以求解大型非线性单调方程组通常具有一定的局限性.因此,谱梯度法被提出,用一个数量矩阵近似F的Jacobian矩阵,以达到减少储存量,提高计算效率的目的.为了更好的近似F的Jacobian矩阵,考虑用一个对角矩阵近似F的Jacobian矩阵.文中从两个不同的角度,提出两种用对角矩阵近似F的Jacobian矩阵的方法,对应的产生两种多元谱梯度算法.

解非线性单调方程组的三项HS投影算法

基于著名的HS共轭梯度算法,提出了一种无导数三项HS投影算法,证明了该算法对非线性单调方程组的全局收敛性.由于新算法继承了HS共轭梯度算法储存量小的优点且无需计算任何导数,因而它可以求解大规模非光滑的非线性单调方程组.数值试验表明,新算法对给定的测试问题是有效的和稳定的.

谱HS投影算法求解非线性单调方程组

借助谱梯度法和HS共轭梯度法的结构,建立一种求解非线性单调方程组问题的谱HS投影算法.该算法继承了谱梯度法和共辄梯度法储存量小和计算简单的特征,且不需要任何导数信息,因此它适应于求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题.在适当的条件下,证明了该算法的收敛性,并通过数值实验表明了该算法的有效性.

强单调对称非线性方程组的BFGS算法

提出一种求解强单调非线性方程组的BFGS算法,该算法的一个明显优点是Bk的条件数比Li-Fukushima[3]提出的GNBFGS中Bk的条件数小得多.且该算法是一种无需计算导数的下降算法.在一定的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性.最后进行数值试验,结果表明,本文算法具有较好的数值结果.而且验证了本文所提出的算法中Bk的条件数要比GNBFGS算法的条件数小得多.

非单调二元非线性算子方程组的迭代求解

利用锥与半序理论和混合单调算子理论 ,讨论 Banach空间中非单调二元非线性算子方程组解的存在性与唯一性 ,并给出收敛于方程组解的迭代序列和误差估计 ,改进和推广了混合单调算子方程和一元算子方程的某些相应结果 .

解非线性单调方程组的投影自调比对称秩1拟牛顿法

本文给出了求解非线性单调方程组的两个自调比对称秩1牛顿法,即投影SSR1法和投影有限储存SSR1法.这两个算法将自调比对称秩1校正参数进行了一个简单的修改并采用了保守策略.在非线性单调函数满足李普希茨连续的条件下,证明了算法的全局收敛性,并与相同类型的BFGS法进行了初步的数值比较试验,试验结果表明自调比对称秩1类投影算法求解非线性单调方程组与相同类型的BFGS数值结果相当.

一类求解大规模非线性单调方程组的无导数共轭梯度方法

提出一类求解大规模非线性单调方程组的无导数共轭梯度算法.利用Liu和Feng提出的共轭参数改进技术,对数值性能较优越的RMIL共轭梯度方向进行改进,并引入谱参数,构造新的搜索方向.该方向继承了RMIL共轭梯度法的数值稳定性且满足充分下降性条件.再结合投影技术和无导数线搜索技术,在适当假设条件下,获得算法的全局收敛性证明.数值结果表明,该算法在求解大规模非线性单调方程组时具有明显优势.

求解非线性方程组的NPRP算法的充分下降性和全局收敛性

本文提出一种求凸约束单调非线性方程组的一种修正Polak-Ribière-Polyak(NPRP)算法,并给出了算法的充分下降性和全局收敛性.

解大规模非线性方程组的新型梯度类投影算法

针对高效求解大规模非线性单调方程组问题,克服其他算法存储量大等缺点,构建出一个新型的搜索方向,结合线搜索技术和超平面投影方法,提出一种无导数型共轭梯度投影算法。新算法满足以下优点:(1)在不依赖于任何线搜索下,自动满足充分下降性条件;(2)在合理的假设条件下,具有全局收敛性。初步的数值试验结果表明,对于求解大规模非线性单调方程组,在相同条件下新算法比同类算法更高效。

解凸约束非线性单调方程组的无导数低存储Broyden族投影法

拟牛顿法是求解非线性方程组的一类有效方法.相较于经典的牛顿法,拟牛顿法不需要计算Jacobian矩阵且仍具有超线性收敛性.本文基于BFGS和DFP的迭代公式,构造了新的充分下降方向.将该搜索方向和投影技术相结合,本文提出了无导数低存储的投影算法求解带凸约束的非线性单调方程组并证明了该算法是全局且R-线性收敛的.最后,将该算法用于求解压缩感知问题.实验结果表明,本文所提出的算法具有良好的计算效率和稳定性.

非线性单调方程组的三项无导数投影算法

本文讨论了一种求解非线性单调方程组问题的三项无导数投影算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性和R-线性收敛速度.由于无需利用任何导数信息,该算法适合求解大规模的非线性单调方程组问题.数值比较表明该算法是有效的.