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一类充分下降的混合PRP-LS共轭梯度法
1
作者
孙中波
许春玲
《桂林电子科技大学学报》
2012年第6期493-495,共3页
针对无约束优化问题,提出一类充分下降的混合共轭梯度法。该算法在每次迭代过程中均可得到充分下降的搜索方向。在适当条件下,证明了算法的全局收敛性和R-收敛速率。数值结果表明该算法是可行、有效的。
关键词
混合共轭梯度法
全局
收敛
r-收敛速率
充分下降方向
下载PDF
职称材料
题名
一类充分下降的混合PRP-LS共轭梯度法
1
作者
孙中波
许春玲
机构
东北师范大学人文学院
出处
《桂林电子科技大学学报》
2012年第6期493-495,共3页
基金
国家自然科学基金(10861005)
广西自然科学基金(2011GXNSFA018138)
吉林省自然科学基金(201115136)
文摘
针对无约束优化问题,提出一类充分下降的混合共轭梯度法。该算法在每次迭代过程中均可得到充分下降的搜索方向。在适当条件下,证明了算法的全局收敛性和R-收敛速率。数值结果表明该算法是可行、有效的。
关键词
混合共轭梯度法
全局
收敛
r-收敛速率
充分下降方向
Keywords
hybrid conjugate gradient method
global convergence
r-
convergence rate
sufficient descent direction
分类号
O224.2 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类充分下降的混合PRP-LS共轭梯度法
孙中波
许春玲
《桂林电子科技大学学报》
2012
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