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对求解无约束规划的超记忆梯度算法中线搜索方向中的参数,给了一个假设条件,从而确定了它的一个新的取值范围,保证了搜索方向是目标函数的充分下降方向,由此提出了一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式.数值实验表明,新算法比Armijo线搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法和超记忆梯度法更稳定、更有效. 相似文献
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本文应用量纲分析和实验的方法给出了空气通过金属丝网的压力损失计算公式.在实验选取的参数范围内,所得结论对于金属丝网过滤装置的设计具有一定的指导意义. 相似文献
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通过引入基于最小改变的对角修正策略,结合三阶拟牛顿方程,提出了基于Armijo线搜索的对角三阶拟柯西法.在适当的假设下,算法保证了修正矩阵的非奇异性,并证明了算法的线性收敛性.数值试验表明该算法是有效的. 相似文献
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