【摘 要】
：
非线性共轭梯度法广泛用于无约束最优化。它具有算法简单、不需要存储任何矩阵的优点,特别适合于求解大规模问题。近年来,随着计算机的飞速发展和实际问题中大规模优化问题的
论文部分内容阅读
非线性共轭梯度法广泛用于无约束最优化。它具有算法简单、不需要存储任何矩阵的优点,特别适合于求解大规模问题。近年来,随着计算机的飞速发展和实际问题中大规模优化问题的涌现,寻找快速有效的共轭梯度法成为了学者们研究的热门方向之一。最近,张丽等人提出了满足充分下降条件的三项PRP方法(TTPRP)和三项HS方法(TTHS),并证明了这类方法在Wolfe条件下的全局收敛性；戴彧虹和袁亚湘在强Wolfe条件下,对一般的三项重开始共轭梯度法的收敛性进行了分析。然而,这类线搜索策略往往需要花费庞大的计算量。为了克服这个缺点,孙捷和张家普又提出了一种不带线搜索的共轭梯度法。本文在这种不带线搜索的策略下,证明了三项PRP方法和三项HS方法的全局收敛性,并进行了数值试验得到了较理想的结果。最后,文章在不带线搜索策略下对一般三项重开始共轭梯度法的性质进行了研究。
其他文献
随机规划问题是人们生活和工作中常见的,是各类含随机因素的管理问题的核心,也是解决各种含随机因素的管理问题的基础。在对随机优化问题进行求解时,人们常用随机变量的期望
亚纯函数和代数体函数的唯一性和奇异方向是函数值分布理论中的两个主要研究方向。本文主要应用Nevanlinna值分布理论和Ahlfors-Shimizu几何特征，就这两个研究方向中的若干问
时空统计方法正成为时空统计学的研究热点。时空数据具有两个基本特性：自相关性，非平稳性。利用时空加权回归模型可以形象直观的分析变量间的相依关系，并且可以更好的反映回归系
作为最优化方法的一个重要分支,约束非线性规划方法在经济、工业、国防、预测等国民经济和社会发展的各领域有了更广泛的应用。求解约束最优化问题,可以利用目标函数和约束函
图G是一个连通图，设A(G)为其邻接矩阵，若A(G)是非奇异的(奇异的)，则称G是非奇异的(奇异的).如果图G的邻接矩阵A(G)有逆矩阵A-1(G)，且A-1(G)是某个符号图H的邻接矩阵，则称图G是符号
交通设施投资至关重要,在城市规划以及经济发展的战略性决策中,占有非常重要一席。大多数交通网络项目具有三个同样的特性：高成本性,部分或完全不可逆性以及投资阶段的各种不
Burgers方程具有广泛的物理背景，被大量应用于流体力学、浅水波，气体力学领域中.关于非线性Burgers方程的数值解法一直以来是人们研究的热点和难点，难点在于非线性项不容易处理.
微分方程有着深刻而生动的实际背景,它从生产实践与科学技术中产生,而又成为现代科学技术中分析问题和解决问题的一个强有力工具。在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规