最速下降法原理说明及实际C语言代码说明及实际使用说明

matlab实现最速下降法例子fx=X(1)^2-10*cos(2*pi*X(1))+10+X(2)^2-10*cos(2*pi*X(2))+10+X(3)^2-10*cos(2*pi*X(3))+1

一种求解矩阵方程Ax=b的方法，里面附有详细的注释，适合新手阅读

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。

完整最速下降法和修正牛顿法（阻尼牛顿法）matlab代码，打开即可运行

在线性搜索方法中，有精确线性搜索和不精确线性搜索。在六十年代中期以前，线性搜索方法是精确线性搜索的一统天下。本文讨论了属于精确线性搜索方法的0.618法与二次插值法以及属于不精确线性搜索的Goldstein法。 关键词：精确线性搜索，0.618，二次插值法；不精确线性搜索法，Goldstein法。

替换代码中的函数和初始值。 您可以根据所需的解决方案更改迭代次数。

梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法是最常采用的方法之一。 多元函数的图像显示 方程为z=x1 ^2 + 2 * x2 ^2 – 4 * x1- 2 * x1 * x2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl %matplotlib inline import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import warnings def f2(x1,x2)

最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题。最速下降法源代码，可用于数值分析及最优化计算，

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。