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文檔簡介
1、非線性共軛梯度法廣泛用于無約束最優(yōu)化。它具有算法簡單、不需要存儲任何矩陣的優(yōu)點,特別適合于求解大規(guī)模問題。近年來,隨著計算機的飛速發(fā)展和實際問題中大規(guī)模優(yōu)化問題的涌現(xiàn),尋找快速有效的共軛梯度法成為了學(xué)者們研究的熱門方向之一。最近,張麗等人提出了滿足充分下降條件的三項PRP方法(TTPRP)和三項HS方法(TTHS),并證明了這類方法在Wolfe條件下的全局收斂性；戴彧虹和袁亞湘在強Wolfe條件下,對一般的三項重開始共軛梯度法的收斂性進(jìn)
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