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几种含参数的共轭梯度法的全局收敛性研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-22页
   ·无约束最优化问题第10-14页
   ·最速下降法、拟Newton 法和共轭梯度法第14-17页
   ·线性搜索及收敛性分析第17-20页
   ·本文的主要工作第20-22页
2 基于DY 共轭梯度法的全局收敛性第22-34页
   ·前言第22-24页
   ·新方法及其收敛性分析第24-28页
   ·数值实验第28-33页
   ·小结第33-34页
3 含参数的相关FR 方法的全局收敛性第34-51页
   ·前言第34-37页
   ·广义Wolfe 线搜索下的全局收敛性研究第37-43页
     ·引理第37-38页
     ·全局收敛性及进一步分析第38-41页
     ·数值实验第41-43页
   ·简化Armijo 线搜索下的全局收敛性第43-50页
     ·引理及性质第43-46页
     ·全局收敛性第46-49页
     ·数值实验第49-50页
   ·小结第50-51页
4 Armijo 线搜索下相关PRP 方法和LS 方法的全局收敛性第51-60页
   ·前言第51-53页
   ·性质和引理第53-56页
   ·数值实验第56-59页
   ·小结第59-60页
5 Armijo 线搜索下一类共轭梯度簇的全局收敛性第60-66页
   ·前言第60页
   ·引理及性质第60-62页
   ·全局收敛性第62-65页
   ·小结第65-66页
6 总结与展望第66-68页
   ·全文总结第66页
   ·今后研究的方向第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
附录第73-75页
 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第73-75页

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