第三章 最速下降法和牛顿法 本章讨论无约束优化问题 min

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

采用Armijo线搜索的最速下降法求解非线性方程的matlab代码

优化方法中最速下降法+SUMT外点法MATLAB实现，代码均为本人实现，如有需要请自行下载，下载后请根据自身需求调整方程，欢迎讨论。

（三）最速下降法的搜索路径呈直角锯齿形 定理4.1 设从点x(k) 出发，沿方向d作精确一维搜索， tk为最优步长因子，即 f(x(k) + tk dk) = min f( x(k) + t dk) 则成立 f(x(k) + tk d) T d =0, 即新点处的梯度与搜索方向垂直。 即 t>0 tk x(k+1) d(k) x(k) f(x)等值面 f(x (k+1) ) d(k+1)

最优化无约束求解算法MATLAB实现，包括最速下降、拟牛顿法（DFP）、共轭梯度法（PRP）

最速下降法思想介绍及matlab代码测试

最速下降法的基本原理： 最速下降法程序： #include #include #define N 10 #define eps pow(10,-6) double f(double x[],double g[],double t) { double s; s=pow(x[0]-t*g[0],2)+25*pow(x[1]-t*g[1],2); return s; . . . .

BP神经网络的理解与记录

最优化设计 最速下降法 黄金分割 matlab