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在最优化问题中，常用需求取代价函数的最小值，该程序实现了最速梯度求最小的功能-in optimization problems, the demand to replace the commonly used function of the minimum price. the program achieved the steepest gradient for the smallest functional
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最优化中利用惩罚因子的罚函数法的外延，连带了共轭梯度法，由于罚因子的迅速跌代增大，加速了目标函数的收敛速度。-optimization of the use of punitive factor function in the epitaxial sustaining a conjugate gradient method, As the penalty factor to the rapid increase or on behalf of, the objective function to
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在优化等式约束的多项式的向量变量应用中，使用梯度上升算法求解拉格朗日乘子向量的最优值。-Equality Constrained Optimization in the polynomial vector variables applications, increased use of the gradient algorithm Lagrangin Vector optimum value.
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约束最优化方法－－最速下降法(也叫梯度法)，是人们用来求多个变量函数极值问题的最早的一种方法。-Constrained optimization methods- steepest descent method (also known as gradient method), is used for multiple variables function Extremum Problems earliest methods.
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LM算法
老外写的The Levenberg-Marquardt (LM) algorithm is the most widely used optimization algorithm. It
outperforms simple gradient descent and other conjugate gradient methods in a wide variety of
problems. This document aims to provide an intuitiv
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无约束优化中的共轭梯度算法程序，解压缩后就可以用了-Unconstrained optimization of the conjugate gradient algorithm procedure can be extracted after the
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利用共轭梯度法（CG+）求解大规模无约束最优化问题，代码所用语言为Fortran77.-The use of conjugate gradient method (CG+) to solve large-scale unconstrained optimization problems, the code language for Fortran77.
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基于最速下降法、牛顿法、共轭梯度法的matlab程序
-Steepest descent
Newton
conjugate gradient method
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最优化计算C++程序以及实例，包含基本的矩阵运算、多元函数梯度、二阶矩阵、Cholesky分解等十三个算法源码和验证实例，在VisualStudio2010环境下调试成功，值得搞最优化算法时借鉴和参考。-Optimization calculation procedure and example C++, including basic matrix operations, multiple function gradient, second order matrix, Cholesky dec
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共轭梯度算法C程序,本程序适用于n设计变量的函数优化问题，对于不同的设计变量个数可以改变维数,该算法程序只在主函数中与其他无约束程序有差别，其他部分基本一样。-Conjugate gradient algorithm C procedures, the procedures for n design variables of the function optimization problem, the number of different design variables can change
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共轭梯度法+最优化方法+c++程序融合 解线性方程组-Conjugate gradient optimization method++ c++ application integration solution of linear equations
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自动微分法源程序，一般用于基于梯度优化过程中的梯度求解。-Source of automatic differentiation method, generally used for solving based on the gradient gradient optimization process.
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数学最优化工具箱，内含0.618法，Fibonacci法，共轭梯度法，你牛顿法，牛顿法，最速下降法。每个算法都有一个实例用matlab实现-Mathematical optimization toolbox, containing 0.618 Fibonacci method, conjugate gradient method, Newton, Newton, steepest descent method. Each algorithm has an example of using mat
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常用的最优化方法，包括SQP方法，二次规划，信赖域方法，共轭梯度法等-Commonly used optimization method, including the SQP method, quadratic programming, trust region method, conjugate gradient method
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C++实现的最优化算法，包括最速下降法与共轭梯度法-Optimization algorithm implemented in C++, including the steepest descent method and Conjugate Gradient Method
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数值优化，bfgs，fdp，共轭梯度法，黄金分割法-.net picture playback numerical optimization, bfgs, fdp, conjugate gradient method, golden section method
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非线性规划各种算法汇总，包括线搜索、梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、DFP算法、BFGS算法和信赖域算法-Summary all kinds of algorithm of nonlinear programming, including line search, the gradient descent method, Newton method and conjugate gradient method, DFP algorithm and BFGS algorithm and trust
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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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用BFGS 拟牛顿法 最速下降法 牛顿法 共轭梯度法 解决线性优化问题(Solving linear optimization problems with conjugate gradient method and Steepest descent method.)
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Lecture notes on Gradient-free optimization
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