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最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最值
最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最值
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最速下降法、牛顿法、共轭梯度法
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典型的最优化问题,用最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最小值。
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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.rar
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目标函数极值求解的几种方法 最速下降法,你牛顿法,共轭梯度法编程实现
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最速下降法 拟牛顿法 共轭梯度法算法描述及matlab编程实现
matlab最速下降法与牛顿法结合求解函数最大值,还能动画演示求解点的运动过程
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我的思路是这样的: 最速下降法能找出全局最优点,但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中,使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间,这样长久的等待是无法忍受的,不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如:0.000000001等,其实我等过一个钟都没有什么结果出来。 再者我们考究一下 牛顿迭代法求最优问题,牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了,而且还有一个好处就是能高度逼近最优值,而不
最速下降法,共轭梯度法,牛顿法,拟牛顿法
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学会不同搜索法(最速下降法,共轭梯度法,牛顿法,拟牛顿法)的计算步骤; 比较不同搜索法(最速下降法,共轭梯度法,牛顿法,拟牛顿法)的优缺点
用MATLAB实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例.
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最速下降法,牛顿法和共轭梯度法,利用matlab程序解决实际问题
共轭梯度法求解二元函数极小值
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x0=[1;1];%初始点 xk=x0; g0=zeros(2,1); g1=zeros(2,1); g2=zeros(2,1); d0=zeros(2,1); d1=zeros(2,1); syms x1 syms x2 xk1=xk; % 计算xk点的梯度及梯度值 fun=fun(x1,x2); fx1=diff(fun,'x1'); fx2=diff(fun,'x2'); fun=inlin
用共轭梯度法求函数极小值,其中用进退法求步长区间,用黄金分割法求最佳步长
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用共轭梯度法求函数极小值,其中用进退法求步长区间,用黄金分割法求最佳步长。
最速下降法C++源程序
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本文是关于最速下降法的C++源程序,希望能帮助大家。
最速下降法C语言代码
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用C语言实现 的最速下降法,可利用函数指针将自己的目标函数设置进去
共轭梯度法求解方程的极小值解.程序
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用共轭梯度法求解方程f=x1*x1+x2*x2-x1*x2-10x1-4x2+60的极小值解.
最速下降法牛顿法(阻尼)共轭梯度法以及拟牛顿法.rar
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main为主函数 fun gfun ggfun分别为输入的函数以及一阶二阶导数 GD Newton FR BFGS 分别为最速下降法 牛顿法(阻尼)共轭梯度法 以及 拟牛顿法 F1-4为下降的图示 可以看到牛顿法和拟牛顿法收敛速度最快 但是牛顿法需要求矩阵的逆 在实际中 运算量可能较大
最优化源码(变尺度+牛顿法+阻尼牛顿法+最速下降法)
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最全的最优化算法包括 变尺度+牛顿法+阻尼牛顿法+最速下降法 附有源码
最速下降法、DFP法
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最速下降法、DFP法,matlab,解决函数最小化问题,工程优化
最速下降法求最小值
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梯度法,又名最速下降法。早的求解无约束多元函数极值的数值方法,早在1847年就已由柯西(Cauchy))提出。它是导出其他更为实用、更为有效的优化方法的理论基础。因此,梯度法是无约束优化方法中最基本的方法之一。该方法选取搜索方向Pκ的出发点是:怎样选取Pk可使ƒ(X)下降得最快?或者说使ƒ(Xκ+λΡκ)-ƒ(Χκ)<0且不等式左式的绝对值尽量大。
徐树方版数代程序 最速下降法
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数值线性代数(徐树方)中的一些算法实现。使用C语言实现,并带有注释,简单易懂。
牛顿法寻找函数最小值
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牛顿法寻找函数最小值 %目标函数:f % 初始点:x0 % 精度:eps
matlab 中 quasi-newton法求最小值
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main_single是单变量线性优化主函数,main_multiple是多变量
基本牛顿法求极值基于matlab实现
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参数:f 函数 x0:迭代初始点; 牛顿法在进行方程求根时对f(x)进行一阶泰勒公式展开;而对于求极值则进行二阶泰勒公式展开;依赖于导数求值。
最速下降法c语言实现
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最速下降法(一个普通函数的最优化求解);c语言实现,有求步长的函数
最速下降法简单C程序
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简单的最速下降法学习程序,很小的一个C程序,用来学习简单算法,对初学者有用!
共轭梯度法与BFGS法Python实现
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资源包括两个算法的python实现,分别是共轭梯度法和BFGS法,利用Numpy与Sympy,实现了只需输入函数与初始点等基本条件,即可求解并输出迭代过程种各参数变化。
最速下降法C语言实现
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自己做的,供分享,采用人工算出的梯度及步长来计算,因为矩阵确实不会弄哈
LMS算法最速下降法,和迭代次数误差分析
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共轭梯度法C语言源程序
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共轭梯度法C语言源程序。以多项式为目标函数。
最优化方法与实用程序
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最优化方法与实用程序描述了使用最优化方法去解决实际问题的渠道
共轭梯度法 (Conjugate Gradient Method) C++
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共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)的C++实现。 使用稀疏矩阵存储,测试数据是5000维三对角矩阵(控制维度的变量是int nrows)
最优化方法及实用程序
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有关最优化方法的理论和方法以及实用程序基础代码,还有各种例子等具体解释和求解。希望对你有帮助。
共轭梯度法求解线性方程组conj_gradient.py
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用共轭梯度法实现求解线性方程组。 可以用来求解一般的线性方程组方程,程序清晰易懂。
python实现共轭梯度法
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主要介绍了python实现的共轭梯度法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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(25个子文件)
5.9.2题
Hess.m
100B
5.9.2结果.docx
11KB
结果.txt
299B
fun.m
52B
gfun.m
78B
调用示例5.9.2.docx
11KB
dampnm.m
977B
5.19题
gonge.m
686B
5.19调用示例.docx
11KB
结果.txt
324B
5.19结果.docx
11KB
gfun.m
56B
5.6题
结果.txt
1KB
fun.m
78B
grad.m
735B
5.6结果.docx
12KB
5.6调用示例.docx
12KB
gfun.m
61B
grad.asv
735B
5.9.1题
结果.txt
9KB
fun.m
52B
grad.m
911B
调用示例5.9.1.docx
16KB
5.9.1结果.docx
12KB
gfun.m
78B
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zhazhaxie
2018-09-04
不仅乱,而且代码还要修改
jiayouliying
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