论文摘要
共轭梯度法主要用来求解大规模无约束问题,具有所需存储量小、强收敛性和计算方便等特点。针对混合的Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan共轭梯度方法,采用最小二乘的思想,通过极小化混合的方法和充分下降的三项共轭梯度法的搜索方向之间的距离之差,求解混合参数,使得混合的Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan方法在Wolfe线搜索下满足充分下降性和对一致凸函数全局收敛。与Hager-Zhang和Dai-Kou提出的方法比较,修正后的方法在计算上更有优势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈贞晶
关键词: 共轭梯度法,线搜索,最小二乘法,一致凸函数,全局收敛
来源: 重庆科技学院学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 重庆师范大学数学科学学院
基金: 重庆市教委科学技术研究计划项目“快速分布式在线学习算法研究及应用”(KJQN201800520)
分类号: O224
DOI: 10.19406/j.cnki.cqkjxyxbzkb.2019.05.013
页码: 44-49
总页数: 6
文件大小: 774K
下载量: 62
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