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一种具有强全局收敛性的非线性共轭梯度法。 (英语) Zbl 0957.65061号

本文提出了求解无约束优化问题(mathbb R^n}f(x)中的min{x'\)。不同于经典的步长规则\(\alpha_k=\text{argmin}\{f(x_k+\alpha d_k):\alpha\geq 0\}\),作者分析了一个方案,其中\(\alpha_k\)是根据条件\(f(x_k)-f(x_k+\alpha_k d_k)\geq-\delta\alpha_k f^{\prime T}(x_k)d_k\)和\(f^{\prime T}(x_k+\alpha_k d_k)d_k>\ sigma f^{\prime T}(x_k)d_k任意选择的;0<δ<σ<1)。如果(f(x))在\(N={x\in\mathbb R^N:f(x。不假设\(N\)的有界性。

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