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一.無約束最優(yōu)化問題解析方法：利用函數(shù)的解析性質構造迭代公式，使之收斂到最優(yōu)解。一.無約束最優(yōu)化問題解析方法：利用函數(shù)的解析性質構造1下降迭代算法的概念回顧1.一般迭代算法集合S上的迭代算法A：（1）初始點；（2）按照某種規(guī)則A產生下一個迭代點。（i）如果點列收斂于最優(yōu)解，則稱算法A收斂。（ii）如果，則稱算法A為下降迭代算法。...下降迭代算法的概念回顧1.一般迭代算法集合S上的迭代算法A：22.下降迭代算法步驟（1）給出初始點，令；（2）按照某種規(guī)則確定下降搜索方向；（3）按照某種規(guī)則確定搜索步長，使得；（4）令，；（5）判斷是否滿足停止條件。是則停止，否則轉第2步。搜索步長確定方法：稱。為最優(yōu)步長，且有2.下降迭代算法步驟（1）給出初始點，令；（2）按照某種規(guī)則3二.最速下降法（梯度法）迭代公式：如何選擇下降最快的方向？二.最速下降法（梯度法）迭代公式：如何選擇下降最快的方向？4最速下降法（梯度法）：最速下降法算法步驟：最速下降法（梯度法）：最速下降法算法步驟：5解：解：6收斂性性質.收斂性性質.7第三章-梯度法和共軛梯度法課件8共軛梯度法1.共軛方向和共軛方向法共軛是正交的推廣。共軛梯度法1.共軛方向和共軛方向法共軛是正交的推廣。9第三章-梯度法和共軛梯度法課件10幾何意義幾何意義11第三章-梯度法和共軛梯度法課件12第三章-梯度法和共軛梯度法課件13共軛方向法共軛方向法142.共軛梯度法

如何選取一組共軛方向？以下分析算法的具體步驟。2.共軛梯度法如何選取一組共軛方向？以下分析算法的具體步15第三章-梯度法和共軛梯度法課件16第三章-梯度法和共軛梯度法課件17第三章-梯度法和共軛梯度法課件18第三章-梯度法和共軛梯度法課件19第三章-梯度法和共軛梯度法課件20第三章-梯度法和共軛梯度法課件21第三章-梯度法和共軛梯度法課件22第三章-梯度法和共軛梯度法課件233.用于

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