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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。

C语言cos()函数：求余弦值 头文件： #include <math.h> cos() 函数用来求余弦值，即求角的临边长度除以斜边长度的比值，其原型为：     double cos(double x); 【参数】x 为一个弧度。 【返回值】返回-1 至1 之间的计算结果。 弧度与角度的关系为： 弧度 = 180 / π 角度 角度 = π / 180 弧度 使用 rtod( ) 函数可以将弧度值转换为角度值。 注意，使用 GCC 编译时请加入-lm。 【实例】求两个角度的余弦值并输出， #include #include<math.h> int main(v

均值迭代求阈值方法 1. 选择一个初始阈值的估计值T（一个好的初始值是灰度的均值）。 2.用该阈值把图像分割成两个部分R1和R2； 3. 分别计算R1和R2的灰度均值µ1和µ2； 4. 选择一个新的阈值T：T＝(µ1＋µ2)/2； 5. 重复步骤2-4直至后续的迭代中平均灰度值µ1和µ2保持不变。

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