牛顿法与拟牛顿法
来源:互联网 发布:sails.js 中文文档 编辑:程序博客网 时间:2024/06/17 07:56
作者: peghoty
出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453
补充:
牛顿下降法
优点:对于正定二次函数,迭代一次,就可以得到极小值点。下降的目的性更强。
缺点:要求二阶可微分;收敛性对初始点的选取依赖性很大;每次迭代都要计算Hessian矩阵,计算量大;计算Dk时,方程组有时奇异或者病态,无法求解Dk或者Dk不是下降方向。
阻尼牛顿法
优点:修改了下降方向,使得始终朝着下降的方向迭代。
缺点:与牛顿法一样。
一维搜索方法简介
一维无约束优化问题minF(α),求解F(α)的极小值和极大值的数值迭代方法,即为一维搜索方法。常用的方法包括:试探法(黄金分割法,fibonacci方法,平分法,格点法);插值法(牛顿法,抛物线法)。
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