| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 非线性共轭梯度法发展概况 | 第10-11页 |
| 1.2 线搜索技术 | 第11-15页 |
| 1.2.1 Wolfe(沃尔夫)线搜索： | 第12页 |
| 1.2.2 强Wolfe(沃尔夫)线搜索 | 第12页 |
| 1.2.3 Goldstein线搜索 | 第12-13页 |
| 1.2.4 Armijo线性搜索 | 第13页 |
| 1.2.5 改进的Armijo线性搜索 | 第13-14页 |
| 1.2.6 Grippo-Lampariello-Lucidi非单调线性搜索 | 第14-15页 |
| 1.2.7 非单调的Armijo线性搜索 | 第15页 |
| 1.3 几种经典的共轭梯度法 | 第15-18页 |
| 1.3.1 线性共轭梯度法 | 第16页 |
| 1.3.2 FR非线性共轭梯度法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 PRP非线性共轭梯度法 | 第17页 |
| 1.3.4 HS非线性共轭梯度法 | 第17页 |
| 1.3.5 共轭下降法及其它非线性共轭梯度法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要工作及相关结论 | 第18-20页 |
| 第2章 一种改进的带函数信息的非线性共轭梯度法 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 改进的非线性共轭梯度法及其全局收敛性 | 第21-26页 |
| 2.2.1 新方法的提出 | 第21-22页 |
| 2.2.2 新方法的全局收敛性 | 第22-26页 |
| 2.3 数值试验 | 第26-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 一种新的非线性共轭梯度法及其全局收敛性 | 第28-34页 |
| 3.1 新的非线性共轭梯度法及其公式 | 第28-29页 |
| 3.2 新算法的全局收敛性 | 第29-33页 |
| 3.3 数值试验 | 第33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 一种新的混合的非线性共轭梯度法 | 第34-43页 |
| 4.1 前言 | 第34-37页 |
| 4.2 新算法在广义WOLFE线搜索下的全局收敛性证明 | 第37-42页 |
| 4.2.1 引理 | 第37-39页 |
| 4.2.2 新方法的全局收敛性 | 第39-42页 |
| 4.3 小结 | 第42-43页 |
| 结论与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 发表论文情况 | 第48页 |