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文档简介

例题用最速下降法求解 解 选取 第一次迭代 可通过求 极小获得 同理可得 此例题有三点结论 例2用最速下降法求解 取 解 迭代两次 或 例3用最速下降法求解 迭代二次 判别所得的点是否为极小点 解 不是极小点 继续迭代 取 舍去 是驻点 G正定 是严格局部极小 例4 已知 取 用Newton法求最优解 解 Q正定 是极小点 例5已知 从 用Newton法迭代一次 判别迭代点是否最优 解 不是极小点 例6已知 取 用Fletcher Reeves共轭梯度法迭代两次 解 见最速下降法 取 为最优点 例7已知 取 解 用D F P算法迭代两次 为最优点 验证
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