擬牛頓法在求解無約束多維函數極值中的應用
摘要：基本牛頓法和修正牛頓法的優點是二階收斂且收斂速度快,常用來求解最優問題且求解精確,但存在兩個明顯缺陷。擬牛頓法的改進思路是用近似Hesse矩陣代替Hessian矩陣的逆矩陣,從而降低運算的復雜度;另外每一步迭代時通過測量梯度的變化來構造一個目標函數模型以確保超線性收斂,從而克服可能出現的死循環。詳細分析了擬牛頓法的的算法步驟,用經典測試函數測試擬牛頓法在求解無約束多維函數極值中的逼近效果。
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