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针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法，给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法，这种算法能够在较弱条件下证明选定的卢。在每一步都能产生一个下降方向，且在Wolfe线搜索下具有全局收敛性．另外这种算法在另一种Wolfe搜索条件下，若搜索方向为下降时，也具有全局收敛性．
修正的共轭梯度法在两种线搜索下的全局收敛性
【摘 要】
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针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法，给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法，这种算法能够在较弱条件下证明选定的卢。在每一步都能产生一个下降方
【机 构】
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河南理工大学数学与信息科学学院,信阳涉外职业技术学院
【出 处】
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河南理工大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10671057）.
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