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随机扰动梯度近似中的矩收敛率
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作者 刘传才 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第1期28-32,共5页
采用递归估计器的序列求函数的最小值 ,并扩展了Spall的同步扰动随机近似方法 ,进而提出随机扰动梯度近似算法 .对于任意的 1≤q<∞ ,可用估计误差的范数Lq 来度量收敛率 ,序列的收敛速度为O(n- 2 ) ,( >0 ) .在最小点上 ,若... 采用递归估计器的序列求函数的最小值 ,并扩展了Spall的同步扰动随机近似方法 ,进而提出随机扰动梯度近似算法 .对于任意的 1≤q<∞ ,可用估计误差的范数Lq 来度量收敛率 ,序列的收敛速度为O(n- 2 ) ,( >0 ) .在最小点上 ,若代价函数的Hessian矩阵的所有本征值都在 1 2的右面 ,则误差指数 2可任意地接近 1 2 ,并且代价函数足够光滑 。 展开更多
关键词 L混合过程 极限定理 线性随机系统 随机扰动梯度近似算法 矩收敛率 收敛速度 SPGA算法
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