拟牛顿法在求解无约束多维函数极值中的应用

论文摘要

基本牛顿法和修正牛顿法的优点是二阶收敛且收敛速度快,常用来求解最优问题且求解精确,但存在两个明显缺陷。拟牛顿法的改进思路是用近似Hesse矩阵代替Hessian矩阵的逆矩阵,从而降低运算的复杂度;另外每一步迭代时通过测量梯度的变化来构造一个目标函数模型以确保超线性收敛,从而克服可能出现的死循环。详细分析了拟牛顿法的的算法步骤,用经典测试函数测试拟牛顿法在求解无约束多维函数极值中的逼近效果。

论文目录

• 1 基本牛顿迭代法
•   1.1 基本牛顿迭代法的算法原理
•   1.2 基本牛顿迭代法的算法步骤
•   1.3 基本牛顿迭代法的应用实例
• 2 修正牛顿迭代法
• 3 拟牛顿法
•   3.1 拟牛顿法的产生背景
•   3.2 拟牛顿法的算法步骤
•   3.3 拟牛顿法在求解无约束多维函数极值中的应用实例

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曹邦兴

关键词: 牛顿迭代法,多维函数极值,修正牛顿法,拟牛顿法

来源: 大理大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学

单位: 广州大学松田学院

分类号: O224

页码: 1-4

总页数: 4

文件大小: 2079K

下载量: 357