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New Adaptive Stepsize Selections In Gradientmethods

机译:渐变方法中新的自适应步长选择

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摘要

This paper deals with gradient methods for minimizing n-dimen-sional strictly convex quadratic functions. Two new adaptive stepsize selection rules are presented and some key properties are proved. Practical insights on the effectiveness of the proposed techniques are given by a numerical comparison with the Barzilai-Borwein (BB) method, the cyclic/adaptive BB methods and two recent monotone gradient methods.
机译:本文介绍了用于最小化n维严格凸二次函数的梯度方法。提出了两种新的自适应步长选择规则,并证明了一些关键特性。通过与Barzilai-Borwein(BB)方法,循环/自适应BB方法和两种最新的单调梯度方法进行数值比较,给出了对所提出技术的有效性的实际见解。

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