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搜索资源 - optimization steepest
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最速下降无优化算法的基本原理以及实例分析-No steepest descent optimization algorithm as well as examples of the basic principles of
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最速下降法；
非线性最优化算法；
C#编程；
多元；-Steepest descent method nonlinear optimization algorithms C# programming diverse
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最速下降法，基於matlab開發環境，可用於求解優化問題-The steepest descent method, based on matlab development environment can be used to solve optimization problems
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原创的最陡下降法优化算法，采用中心差分计算导数。用抛物线方法估算最低点，加快收敛速度-Original steepest descent method optimization algorithm, using central difference calculation derivatives. Parabola methods to estimate the lowest point, convergence speed
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最速下降法求解最优化问题，梯度法，多项式最有化解-Steepest descent method for solving optimization problems, gradient method, polynomial best to resolve
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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。这里给出共轭梯度法的源程序-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method and
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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。这里给出其Matlab源程序。-The steepest descent method, also known as gradient method, was in 1847 given by the famous mathematician Cauchy, it is the oldest analytical metho
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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-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method and Newton' s
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最速下降法和牛顿法解决最优化问题
dampnm.m - 牛顿法
grad.m - 最速下降法-The steepest descent method and Newton' s method to solve optimization problems dampnm.m- Newton grad.m- the steepest descent method
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才有matlab实现最优化理论的几个重要算法，分别是最速下降法，内点法，外点法，插值法-Matlab to achieve optimization theory have several important algorithms, namely, the steepest descent method, interior point method, external point method, interpolation method
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最速下降法,是一种最优化的算法，针对无约束的优化问题有效-Steepest descent method, an optimization algorithm is effective for unconstrained optimization problems
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无约束优化里的牛顿法，最速下降法，逆牛顿法优化程序-Newton s method, steepest descent method, Newton s method inverse optimization procedure
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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。-Conjugate Gradient Method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method between a law an
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The architecture of this set of codes and the interaction among them is shown in Figure 1.
The main testing code main code.m calls the code riemann grad unit opt.m that performs
Riemannian optimization under unitary matrix constraint. Steepest De
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机械最优化设计中，无约束条件的最速下降法-Mechanical design optimization, unconstrained conditions steepest descent method
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steepest quadratic search method
optimization methods and algortihms
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steepest golden section method
optimization methods and algorithms
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PSO算法和最速下降法混合算法，求解单目标优化问题，测试函数是非线性方程组，解决MinF(x)的问题。-PSO algorithm and steepest descent method hybrid algorithm for solving single-objective optimization problem, the test function is non-linear equations, solving MinF (x) of the problem.
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文件夹里是最速下降法和牛顿法，这两种方法在最优化中得到了广泛的应用，希望对学习最优化的同学有帮助。-Folder is the steepest descent method and Newton method, these two methods in the optimization has been widely used, I hope to learn to optimize students help.
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适用于机械最优化设计课程的最速下降法程序-For mechanical optimization design course program steepest descent method
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