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陈香萍 《数学的实践与认识》2017,(13):168-175
推广了一种修正的CG_DESCENT共轭梯度方法,并建立了一种有效求解非线性单调方程组问题的无导数投影算法.在适当的线搜索条件下,证明了算法的全局收敛性.由于新算法不需要借助任何导数信息,故它适应于求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题.大量的数值试验表明,新算法对给定的测试问题是有效的. 相似文献
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借助谱梯度法和HS共轭梯度法的结构, 建立一种求解非线性单调方程组问题的谱HS投影算法. 该算法继承了谱梯度法和共轭梯度法储存量小和计算简单的特征,
且不需要任何导数信息, 因此它适应于求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题. 在适当的条件下, 证明了该算法的收敛性, 并通过数值实验表明了该算法的有效性. 相似文献
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本文在著名PRP共轭梯度算法的基础上研究了一种无导数谱PRP投影算法,并证明了算法在求解带有凸约束条件的非线性单调方程组问题的全局收敛性.由于无导数和储存量小的特性,它更适应于求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题.数值试验表明,新算法对给定的测试问题是有效的和稳定的. 相似文献
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拟牛顿法是求解非线性方程组的一类有效方法.相较于经典的牛顿法,拟牛顿法不需要计算Jacobian矩阵且仍具有超线性收敛性.本文基于BFGS和DFP的迭代公式,构造了新的充分下降方向.将该搜索方向和投影技术相结合,本文提出了无导数低存储的投影算法求解带凸约束的非线性单调方程组并证明了该算法是全局且R-线性收敛的.最后,将该算法用于求解压缩感知问题.实验结果表明,本文所提出的算法具有良好的计算效率和稳定性. 相似文献
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推广LCG共轭梯度方法并建立一种求解凸约束非线性单调方程组问题的无导数投影方法.在适当的条件下,证明了方法的全局收敛性.方法不需要任何导数信息,而且继承了共轭梯度方法储存量小的特征,因此它特别适合求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题.大量数值结果和比较表明方法是有效的和稳定的. 相似文献
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基于非单调自适应信赖域法求解非线性方程组 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了求解非线性方程组的非单调自适应信赖域法.在适当的条件下证明了非单调自适应信赖域法的局部及全局收敛性质.基本的数值实验表明该方法在处理某些非线性方程组是非常有效的. 相似文献
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投影信赖域策略结合非单调线搜索算法解有界约束非线性半光滑方程组.基于简单有界约束的非线性优化问题构建信赖域子问题,半光滑类牛顿步在可行域投影得到投影牛顿的试探步,获得新的搜索方向,结合非单调线搜索技术得到回代步,获得新的步长.在合理的条件下,证明算法不仅具有整体收敛性且保持超线性收敛速率.引入非单调技术能克服高度非线性的病态问题,加速收敛性进程,得到超线性收敛速率. 相似文献
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本文给出求解界约束优化问题的一种新的非单调谱投影梯度算法. 该算法是将谱投影梯度算法与Zhang and Hager [SIAM Journal on Optimization,2004,4(4):1043-1056]提出的非单调线搜索结合得到的方法. 在合理的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,与已有的界约束优化问题的谱投影梯度法比较,利用本文给出的算法求解界约束优化问题是有竞争力的. 相似文献
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提出一种求解强单调非线性方程组的BFGS算法,该算法的一个明显优点是Bκ的条件数比Li-Fukushima^[3]提出的GNBFGS中Bκ的条件数小得多。且该算法是一种无需计算导数的下降算法。在一定的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。最后进行数值试验,结果表明,本文算法具有较好的数值结果。而且验证了本文所提出的算法中Bκ的条件数要比GNBFGS算法的条件数小得多。 相似文献
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本文提供了预条件不精确牛顿型方法结合非单调技术解光滑的非线性方程组.在合理的条件下证明了算法的整体收敛性.进一步,基于预条件收敛的性质,获得了算法的局部收敛速率,并指出如何选择势序列保证预条件不精确牛顿型的算法局部超线性收敛速率. 相似文献
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§1.引言 求解线性方程组 a_i~Tx=b_i,i=1,2,…,n,(1.1)其中a_1,a_2,…,a_n线性无关. 设y~((1))为初值,U~((1))为任意非奇异n阶矩阵,我们用如下方法求解方程组(1.1). 先考虑前k-1个方程组成的亚定方程组 a_i~Tx=b_i,i=1,2,…,k-1.设{U~((k))}={a_1,a_2,…,a_(k-1)},这里{U~((k))}表示由U~((k))的列组成的子空间.显然,rank(U~((k)))=n-b+1.若y~((k))是相应的亚定方程的一个特解,则将其看作方程组 相似文献
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