| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 共轭梯度法的相关概念 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2 本文主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 2 带干扰因子的修正非线性共轭梯度法 | 第16-33页 |
| 2.1 方法的提出 | 第16-19页 |
| 2.2 全局收敛性 | 第19-24页 |
| 2.2.1 广义Wolfe线搜索下PRP类算法的全局收敛性 | 第20-21页 |
| 2.2.2 强Wolfe线搜索下HS类算法的全局收敛性 | 第21-23页 |
| 2.2.3 强Wolfe线搜索下LS类算法的全局收敛性 | 第23-24页 |
| 2.3 算法与数值试验 | 第24-33页 |
| 3 三个混合共轭梯度法 | 第33-44页 |
| 3.1 方法的提出 | 第33-34页 |
| 3.2 全局收敛性 | 第34-37页 |
| 3.3 算法与数值试验 | 第37-44页 |
| 4 一个改进的共轭梯度法 | 第44-50页 |
| 4.1 方法的提出 | 第44-45页 |
| 4.2 全局收敛性 | 第45-47页 |
| 4.3 算法与数值试验 | 第47-49页 |
| 附表 | 第49-50页 |
| 5 结论与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录A | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |