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基于信赖域技术和修正拟牛顿方程，结合Neng—Zhu Gu非单调策略，设计新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法，分析算法的收敛性和收敛速度。新算法每次迭代节约了矩阵的存储量和计算量，算法稳定，适于求解大规模问题。数值试验结果表明新算法是有效的。
基于信赖域技术和修正拟牛顿方程的非单调超记忆梯度算法
【摘 要】
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基于信赖域技术和修正拟牛顿方程，结合Neng—Zhu Gu非单调策略，设计新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法，分析算法的收敛性和收敛速度。新算法每次迭代节约了矩阵的
【机 构】
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青岛酒店管理职业技术学院,中国石油大学理学院
【出 处】
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中国石油大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61201455）,中央高校基本科研业务费专项（10CX04044A,11CX06087A）
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