一个充分下降的共轭梯度法

• 作者: 孙中波 段复建
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 共轭梯度法 全局收敛 充分下降
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 449-451
• 页数: 3页
• 分类号: O224.2
• 字数: 1840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2008.05.018

摘要

共轭梯度法是优化方法中最常用的方法之一,适于解决大规模问题,因此有着广泛的应用.针对无约束优化问题,基于搜索方向的选择,提出了一个新的共轭梯度法,该算法在每一次迭代过程中,均可保证搜索方向的充分下降性,并在弱的wolfe条件下,证明了算法的全局收敛性,数值结果表明了算法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段复建	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	77	167	6.0	8.0
2	孙中波	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	4	14	2.0	3.0