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高等数学中关于扩展的非拟牛顿算法的全局收敛性

Global Convergence of Property of Non-quasi-Newton Algorithms in Advanced Mathematics
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摘要 在目标函数一致凸的条件下,探讨了非拟牛顿法在Wolfel线性搜索和Goldstein线性搜索下的全局收敛性予以证明,得出在求解无约束优化问题当δk充分小时,用B k+1替代2f(x k),使非拟牛顿方程不仅利用了函数梯度值信息,还利用了函数值的信息。 Under the condition of objective function is uniformly convex,this paper discusses the quasi-newton method in Wolfe-Powell linear search and global convergence under Goldstein linear search to be proved,it is concluded that in solving unconstrained optimization problem when full hours,Bk+1with alternative,make the quasi-newton equation using the function gradient value information,not only has also used the information function value.
作者 孟红军 Meng Hongjun(Education Department of Chuzhou City Vocational College,Chuzhou,Anhui 239000)
出处 《呼伦贝尔学院学报》 2020年第2期86-91,共6页 Journal of Hulunbuir University
基金 2018年安徽省教育厅重点项目“小教专业全科教师培养模式改革研究”项目编号(2018jyxm1327) 2018年滁州城市职业学院院级重点项目“高职院校创新创业课程体系构建与实践”项目编号(2018jyxm06)。
关键词 非拟牛顿法 Wolfe-Powell不精确线性搜索 Goldstein非精确线性搜索 Non-quasi-newton method Wolfe-powell linear search Goldstein linear search
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