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【24h】

Two modified PRP conjugate gradient methods with sufficient descent property for unconstrained optimization

机译:两种改进的具有足够下降特性的PRP共轭梯度方法可无约束优化

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摘要

In this paper, we propose two modified conjugate gradient methods, which produce sufficient descent direction at every iteration. The theoretical analysis shows that the algorithms are global convergence under some suitable conditions. The numerical results show that both algorithms are efficient for the given test problems from the Matlab library.
机译:在本文中,我们提出了两种改进的共轭梯度方法,它们在每次迭代时都能产生足够的下降方向。理论分析表明,该算法在一定条件下具有全局收敛性。数值结果表明,两种算法对于Matlab库中给定的测试问题都是有效的。

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