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文檔簡介
1、擬牛頓方程中選取不同的參數(shù)，對應(yīng)的算法的性能相差很大，如文獻(xiàn)[1-6]。同一種擬牛頓算法，采用不同的步長的獲取方法，直接影響算法的有效性，可行性，特別是非精確的步長搜索方法，根據(jù)不同的準(zhǔn)則，效果有明顯的差異。
本文首先在Wei[1]近年研究的新擬牛頓方程基礎(chǔ)上，提出了一類改進(jìn)的低秩對稱正定矩陣，進(jìn)而推導(dǎo)出了一種新的BFGS校正公式，并在Wolfe步長規(guī)則下給出了一類新的BFGS算法。然后論證了該算法對凸函數(shù)具有全局收斂性，
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