拟牛顿法和最速下降法一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法更为有效。如今，优化软件中包含了大量的拟牛顿算法用来解决无约束，约束，和大规模的优化问题。本程序是拟牛顿法-bfgs算法的matlab代码。
2019-12-21 21:39:29
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public static void main(String args[]){
boolean flag1 = true;
while(flag1){
Scanner as = new Scanner(System.in);
System.out.println("-----------------------------------------------------");
System.out.println("-------------------插值法求解近似值-------------------");
System.out.println("-------------------请选择插值方法---------------------");
System.out.println("--------------------1、拉格朗日-----------------------");
System.out.println("--------------------2、牛顿插值-----------------------");
System.out.println("--------------------退出请按0-------------------------");
System.out.println("-----------------------------------------------------");
flag=as.nextInt();
if(flag == 0) {
flag1=false;
System.out.println("您已退出程序！欢迎下次使用。");
}
if(flag == 1){
int n = 1;
float x = 0;
System.out.println("请输入n:");
2019-12-21 21:35:45
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最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法，相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数在迭代点处的Taylor展开式作为模型函数，并利用这个二次模型函数的极小点序列去逼近目标函数的极小点。共轭梯度法它的每一个搜索方向是互相共轭的，而这些搜索方向仅仅是负梯度方向与上一次接待的搜索方向的组合。
2019-12-21 21:27:29
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很详细的牛顿拉夫逊法潮流计算matlab编程指导，编程成功后，适用于任何一个网络，只要有网络相关节点信息，都可以计算
2019-12-21 21:19:43
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