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搜索资源 - Steepest descent gradient
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通过最速下降算法研究基于梯度的自适应方法，最速下降是递归的，滤波器计算是一步步迭代进行-through the steepest descent gradient algorithm based on the adaptive method, the steepest decline is recursive, Filter is an iterative step by step
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最速下降梯度法MATLAB程序.转载自科研中国.-steepest descent gradient method MATLAB program. China reprinted from the research.
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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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matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显式最速下降法-matlab optimization program includes one-dimensional extremum problem without constraint adva
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用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。
用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。
以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。
-Using MATLAB to solve the problem of non-binding, there are the steepest descent method, Newton method, conjugate gradie
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计算梯度下降法计算极值，只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小-Calculation of gradient descent method to calculate extreme value, can only find local minimum point. By adjusting the step size can achieve the global minimum
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图像重建常常被转化为解非线性无约束极值问题, 通过范数极小化推导出共扼梯度法的
一般算法。通过对模拟数据和实际工件断层扫描数据进行图像重建, 估计了算法的有效性, 结果表明, 与最速下降法相比, 此算法更适用于不完全投影数据的图像重建, 在保证重建图像拟合度的同时, 大大提高了重建速度。-Image reconstruction has often been transformed into solving nonlinear unconstrained extremum problem,
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压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序：变量轮换法（variable_rotation.m）、最速下降法（steepest_descent.m）、修正牛顿法（modified_newton.m）、共轭梯度法（conjugate_gradient.m）。另外，coefficient_matrix.m为目标函数系数获得矩阵，minval.m为最小值计算函数，gradient.m为梯度计算函数-Compression bag contains unconstrained optimiz
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非线性规划中的最陡下降法、BFGS方法和共轭梯度法matlab源程序（3－拟牛顿BFGS方法）.m-Non-linear programming in the steepest descent method, BFGS and conjugate gradient method matlab source code (3- Quasi-Newton BFGS method). M
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基于LM算法实现的均衡器。采用梯度估计近似实现最陡下降法。给出最后实验误差平方的均值曲线图。有完整的注释。-LM algorithm based on the equalizer. Similar to the realization of the estimated gradient steepest descent method. Finally, given the experimental error of the mean-square curve. Note complete.
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自适应滤波中的最速下降法仿真程序，课程的大作业，可以绘制梯度曲线-Adaptive Filter steepest descent method simulation program, course the big job, you can draw the gradient curve
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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，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 is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
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共轭梯度法 SUMT内点法 最速下降法 牛顿法 matlab实现-Conjugate gradient method SUMT interior point method the steepest descent method Newton method
matlab
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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) between the steepest descent between law and Newton'
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压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序：变量轮换法（variable_rotation.m）、最速下降法（steepest_descent.m）、修正牛顿法（modified_newton.m）、共轭梯度法（conjugate_gradient.m）。另外，coefficient_matrix.m为目标函数系数获得矩阵，minval.m为最小值计算函数，gradient.m为梯度计算函数-Compression bag contains unconstrained optimiz
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Using the steepest descent to solve do the optimization work. You can either cll the function or use the difference method to derive the gradient
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optimization最优化的多种算法的实现，最速下降法梯度法牛顿法以及相似形法，测试函数是香蕉函数-to achieve a variety of optimization algorithms optimization, steepest descent gradient method and Newton' s method similar figures method, the test function is a function of bananas
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最速下降法和牛顿法，用最速下降法求解无约束问题: min f(x)和用阻尼牛顿法求解无约束问题: min f(x)等-Steepest descent method and Newton method, with the steepest descent method for unconstrained problem: min f (x) and unconstrained problems with damping Newton Method: min f (x), etc.
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这是用于对球体重力进行反演的程序，所用算法是最速下降法-This is for the sphere of gravity inversion procedure, the algorithm used is the steepest descent method
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function[x,val,k] dampnm(fun,gfun,hesse,x0)
功能：用阻尼牛顿法求解无约束问题：min f(x)
输入：x0是初始点，fun,gfun,hesse分别是目标函数值，梯度，hesse矩阵的函数
输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-The function/x, val, k dampnm (fun, gfun, Hesse, x0)
function: with damped Newton method f
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