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搜索资源 - Steepest descent gradient
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共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the first derivative information, but the steepest descent method to overcome the d
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最优化常用无约束方法，内有最速下降法，newton法，共轭梯度法，坐标轮换发等程序，程序均用C语言编写！-The most common unconstrained optimization methods, steepest descent method within, newton method, conjugate gradient method, coordinate rotation of hair and other procedures, procedures are writte
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Chapter 8. Numerical Optimization
Algorithm 8.1 Golden Search for a Minimum
Algorithm 8.2 Nelder-Mead s Minimization Method
Algorithm 8.3 Local Minimum Search Using Quadratic Interpolation
Algorithm 8.4 Steepest Descent or Gradie
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简单梯度下降法，用于迭代求极值，是一种最速下降法-Simple gradient descent method for the iterative extremum is a steepest descent method
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基于matlab编写了SQP法，乘子法，共轭梯度法，拟牛顿法，信赖域法，最速下降法与牛顿法的最新程序，功能很强大，可供编程参考。-Based on the preparation of MATLAB SQP, multiplier method, conjugate gradient method, quasi-Newton method, trust region method, steepest descent method with the Newton-Raphson method th
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病态线性方程组的计算题，涉及Gauss消元法、雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、最速下降法和共轭梯度法。每一个方法，都编写一个m文件，封装成函数的形式。然后通过总的HilbLineEquSet.m文件来调用执行，画出误差曲线图，得到运行结果。总的Matlab程序流程，如下所示： 病态方程组的计算包括：HilbLineEquSet.m、gauss.m、jacobi.m、gauss_seidel.m、fastest_descend.m和conjugated_grad.m六个文件。 程序执行结果包括：
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matlab程序非线性优化设计方法时下流行的关于非线性规划的源程序,包括SQP方法、乘子法程序、二次规划、非线性最小二乘法、共轭梯度法、拟牛顿法、线搜索技术、信赖域方法、最速下降法与牛顿法等-matlab program nonlinear optimization design method popular on nonlinear programming source code, including the SQP method, the multiplier method procedur
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用共轭梯度法求解无约束优化问题，把共轭性和最速下降法想结合来求出目标函数最小点，仿真正确。-Conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems, the conjugate and the steepest descent method would like to combine to find the minimum point of the objective function, the simu
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradie
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradien
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最速下降法又称为梯度法，是1847 年由著名数学家Cauchy 给出的，它是解析法中最古老的一种，其他解析方法或是它的变形，或是受它的启发而得到的，因此它是最优化方法的基础。作为一种基本的算法，他在最优化方法中占有重要地位。-The steepest descent method called gradient method, is 1847 by famous mathematician Cauchy given, it is the most ancient of analytical me
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无约束优化,最速下降法和共轭梯度法极小化函数-Unconstrained optimization, the steepest descent method and the conjugate gradient minimization function
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比较了三种学习方法 1 gradient descent 2 steepest descent with line search
3 conjugate gradient method. 三种方法都在一个.m文件中被实现。-compare three learning methods: 1 gradient descent 2 steepest descent with line search
3 conjugate gradient method.
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Sample code for optimization based on Gradient base. include BFGS, Steepest Descent method, DFP method, Conjugate Gradient method ans so on-Sample code for optimization based on Gradient base. include BFGS, Steepest Descent method, DFP method, Conjug
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无约束多维极值问题，包含
用模式搜索法求解多维函数的极值
用Rosenbrock法求解多维函数的极值
用单纯形搜索法求解多维函数的极值
用Powell法求解多维函数的极值
用最速下降法求解多维函数的极值
用共轭梯度法求解多维函数的极
用牛顿法求解多维函数的极值
用修正牛顿法求解多维函数的极值
用DFP法求解多维函数的极值
用BFGS法求解多维函数的极值
用信赖域法求解多维函数的极值
用显式最速下降法求正定二次函数的极值
-Unconstrain
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包含线性方程组迭代解法的共轭梯度法和最速下降法Matlab源代码级收敛性分析报告，以及线性方程组Matlab解法的参考资料-Contains linear equations iterative method for solving the conjugate gradient method and the steepest descent method Matlab source-level convergence analysis report, as well as linear equa
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最速下降法，用于解决二维情况下的函数极值问题。通过确定初始点，通过迭代将初始点加至最小点。步长和方向为迭代的元素，每次先去步长和其点的负梯度。-The steepest descent method for solving the function extremum problems in the two-dimensional case. Iteration by determining the initial point initial point was added to the mini
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几个多目标求极值的Matlab算法，包括模式搜索法、Rosenbrock法、单纯形法、Powell法、最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、信赖域法-Matlab algorithm, several multi-objective extremum including pattern search method, Rosenbrock method, simplex method, Powell method, the steepest descent method, conjugate gradi
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用MATLAB实现最速下降法，牛顿法和共轭梯度法求解实例。-Using MATLAB to achieve the steepest descent method, Newton method and conjugate gradient method to solve the instance.
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实用最优化方法中的经典题目，包含DFP算法、共轭梯度法、内点法、阻尼牛顿法、最速下降法,都要求在matlab软件下执行，有正确结果输出。-The classical topics practical optimization method, including the DFP algorithm, conjugate gradient method, interior point method, damped Newton method, the steepest descent method,
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