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改进的近端梯度法及其收敛性
改进的近端梯度法及其收敛性
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改进的近端梯度法及其收敛性
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Proximal gradient method
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Proximal gradient method ， Algorithms for large-scale convex optimization EE227A 18节
改进HS共轭梯度算法及其全局收敛性
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改进HS共轭梯度算法及其全局收敛性，吴慧明，，基于梯度理论的非线性优化理论和方法中有很多种算法，其中共轭梯度法有其自身的特点和优势。共轭梯度法仅需利用一阶导数信息，但
一类修正PRP共轭梯度法及其全局收敛性 (2011年)
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提出一类改进的PRP共扼梯度法,该算法采用一个新的公式计算参数并且具有下列性质:1)在任何线搜索下都满足充分下降性;2)继承了PRP方法的重要性质;3)在一些假设条件下具有全局收敛性。初步的数值试验表明,该算法是有效可行的。
改进的近端梯度算法的强收敛性和有界摄动弹性
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一种改进的共轭梯度法及全局收敛性 (2008年)
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本文在DY共轭梯度法的基础上对解决无约束最优化问题提出一种改进的共轭梯度法。该方法在Wolfe线搜索下能够保证充分下降性，并在目标函数可微的条件下，证明了算法的全局收敛性。大量数值试验表明，该方法是很有效的。
新的PRP型谱共轭梯度法及其全局收敛性 (2013年)
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提出了一种新的不依赖于线搜索就满足充分下降性的PRP型谱共轭梯度法,证明了算法在标准Armijo线搜索下的全局收敛性,并进行了数值比较试验.理论与数值试验结果表明这个算法是一个值得研究的方法.
改进的模拟退火算法及其收敛性研究
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改进的模拟退火算法及其收敛性研究 给出了模拟退火算法的各种应用以及收敛的证明
引入扰动因子的共轭梯度算法及其收敛性 (2013年)
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结合不同共轭梯度法的优势,加入扰动参数,选取新的参数标量和搜索方向迭代公式,并证明了该方法在Wolfe搜索下的全局收敛性,最后给出了数值算例。通过与其他方法迭代效果相比较,进一步验证了所提方法的有效性,达到加快...
凸约束单调方程的有效投影梯度法及其在压缩传感中的应用
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提出了一种改进的Polak-Ribière-Polyak共轭梯度投影方法，用于基于Solodov和Svaiter投影方法求解大规模非线性凸约束单调方程。 所获得的方法具有低复杂度的特性并且全局收敛。 此外，该方法也已扩展为解决压缩感测...
论文研究 - 基于新BFGS割线方程的修正非单调线搜索的比例共轭梯度法
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在本文中，我们基于Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）方法的修正割线方程和新的改进的非单调线搜索技术，提供并分析了一种新的按比例缩放的共轭梯度法及其性能。 该方法合并了修改后的BFGS正割方程，以包括...
预处理ICCG法求解稀疏病态方程组 (2014年)
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然后通过改进对称逐次超松弛(SSOR)预处理矩阵形式提出SSOR-ICCG算法及其改进算法，并讨论了算法的收敛性；最后进行数值模拟仿真实验，数值结果表明，该算法是有效可行的，且较之一般的预处理不完全Cholesky共轭梯度...
应用数值线性代数 英文版 Applied Numerical Linear Algebra / James W. Demmel
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6.6.4 共轭梯度法的收敛性分析 6.6.5 预条件 6.6.6 解ax=b的其他克雷洛夫子空间算法 6.7 快速傅里叶变换 6.7.1 离散傅里叶变换 6.7.2 用傅里叶级数解连续模型问题 6.7.3 卷积 6.7.4 计算快速...
改进的多参数非线性共轭梯度法的全局收敛性 (2010年)
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利用共轭条件,提出一个改进的多参数共轭梯度法,并证明了算法在 SWP线性搜索下具有全局收敛性 。
具有充分下降性的修正共轭梯度算法及其收敛性
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具有充分下降性的修正共轭梯度算法及其收敛性，余刚，贺祖国，共轭梯度法因其算法简单，存储需求小，非常适合求大规模优化问题。在所有的共轭梯度法中，PRP方法被认为是数值表现最好的方法之一
改进梯度向量流模型及其应用
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这是一篇基于改进的梯度矢量流snake模型，对于学习snake算法很有帮助
一类改进的蚁群算法及其收敛性分析 (2006年)
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在基本蚁群算法的基础上，提出了一类改进的蚂蚁算法，并证明了当算法迭代次数n充分大时，对于任意小ε>0，算法至少一次找到最优解的概率P*（n）≥1-ε，当n→∞时，P*（n）→1。数值实验表明，改进的算法在取得满意搜索结果的同时，能减少算法的计算量。
一类共轭梯度方法及其全局收敛性 (2005年)
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给出一类共轭梯度方法。在迭代中，步长由广义Wolfe线搜索条件确定，产生的方向具有充分下降性。在适当假设下，证明了算法是全局收敛的。
统计学习方法_李航
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2.3.2算法的收敛性 2.3.3感知机学习算法的对偶形式 本章概要 继续阅读 习题 参考文献 第3章众近邻法 3.1 k近邻算法 3.2 k近邻模型 3.2.1模型 3.2.2距离度量 ·3.2.3 k值的选择 3.2.4分类决策规则 3.3k近邻法的实现：...
基于混合梯度下降的高性能光刻机离轴照明衍射光学元件设计
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传统的相位恢复算法如Gerchberg-Saxton (GS)及其改进算法，一般只能通过降低均匀性来提高衍射效率，无法得到最优的解。而全局优化算法如模拟退火法、遗传基因法等需要大量的计算时间，难以实现像素数目多的深紫外DOE...
混合蛙跳算法的收敛性分析及其改进 (2012年)
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在分析混合蛙跳算法(SFL)收敛性的基础上,针对早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种改进算法(MSFL) .MSFL利用变公比数列分析更新轨迹的收敛性,并引入离散度和适应度方差作为指标,自适应地调节数列公比取值范围,以平衡收敛精度和收敛速度.以6个Benchmark函数分2组实验,测试MSFL的性能.结果表明:提出的MSFL算法具有较强的全局搜索和局部搜索能力,且具有收敛速度快、收敛精度高的优点.
含参数Dai_Yuan共轭梯度法及其收敛性 (2008年)
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通过对 Dai_Yuan共轭梯度法的分析,将βDkY推广到更一般的形式 。根据搜索方向的下降性要求,得出含参数 Dai_Yuan共 轭梯度法 。在Wolfe条件下,证明了方法的收敛性 ;在强Wolfe条件下,证明了方法的充分下降性 。含参数 Dai_Yuan共轭梯度法 不仅仅是Dai_Yuan共轭梯度法在形式上的推广,其参数的合理选择有望使 Dai_Yuan共轭梯度法良好的数值表现得到进一步 改善
一类混合的FR-PC共轭梯度法及其全局收敛性 (2010年)
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提出了一种混合的FR-PC共轭梯度法，该法每步迭代都可自动产生一个充分下降方向．分别在Wolfe搜索和固定步长公式下证明了算法的全局收敛性，数值实验说明算法是有效的．
基于梯度的扰动时变系统辨识算法及其收敛性 (2005年)
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根据工程背景，提炼出了一类时变系统（亦称为广义时变系统或扰动时变系统）的数学描述模型。扰动时变系统是指参数随系统可测扰动量变化的一类时变系统。利用梯度搜索原理，提出了这类时变系统的投影算法、随机梯度和遗忘梯度辨识方法，并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性。由于提出的随机梯度算法同时还利用了系统扰动量所含的信息，因而可以给出时变参数的一致估计。数字仿真验证了提出方法的有效性。
Hermite算法的收敛性分析及其改进 (2006年)
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为了提高多点切触加工算法的计算效率，对其中的Hermite算法进行了改进，并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析，推导了改进后算法的局部收敛条件，同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法。分析和实例表明，改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法，而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度。综合应用上述算法，可以满足一般性自由曲面多点切触加
行人惯性导航零速检测算法
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基于CORDIC的反正弦和反余弦计算的FPGA实现
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