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1、擬牛頓方程中選取不同的參數(shù),對(duì)應(yīng)的算法的性能相差很大,如文獻(xiàn)[1-6]。同一種擬牛頓算法,采用不同的步長(zhǎng)的獲取方法,直接影響算法的有效性,可行性,特別是非精確的步長(zhǎng)搜索方法,根據(jù)不同的準(zhǔn)則,效果有明顯的差異。
本文首先在Wei[1]近年研究的新擬牛頓方程基礎(chǔ)上,提出了一類改進(jìn)的低秩對(duì)稱正定矩陣,進(jìn)而推導(dǎo)出了一種新的BFGS校正公式,并在Wolfe步長(zhǎng)規(guī)則下給出了一類新的BFGS算法。然后論證了該算法對(duì)凸函數(shù)具有全局收斂性,
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