拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f（x）在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’(Xn)(x-Xn) 假设Xn+1是该方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f ...

function x = fxsteep(f,e,a,b)x1 = a;x2 = b;Q = fxhesson(f,x1,x2);x0 = [x1,x2]';temp = [x0];fx1 = ...

算法原理 to-do Matlab代码 代码问题 Matlab符号运算，耗时 最速下降法的步长使用line-search，耗时 代码改进 ...

1.最速下降方向 函数f(x)在点x处沿方向d的变化率可用方向导数来表示。对于可微函数，方向导数等于梯度与方向的内积，即： Df(x;d) = ▽f(x)Td, 因此，求函数f(x)在点x处的下降最快的方向，可归结为求解下列非线性规划： min ▽f(x)Td s.t. ||d ...

故事继续从选定方向的选定步长讲起 首先是下降最快的方向 -- 负梯度方向衍生出来的最速下降法 最速下降法 顾名思义，选择最快下降。包含两层意思：选择下降最快的方向，在这一方向上寻找最好的步长。到达后在下一个点重复该步骤。定方向 选步长 前进... 优化问题的模型：\(min f ...

前言：最速下降法，在SLAM中，作为一种很重要求解位姿最优值的方法，缺点很明显：迭代次数太多，尽管Newton法（保留目标函数的二阶项Hessian矩阵）改善了“迭代次数过多”这一缺点，但是Hessian矩阵规模庞大（参考：特征匹配点成百对），计算较为困难。Gaussian-Newton法 ...

目录 梯度下降法 机器学习中的梯度下降法 最速下降法 二次型目标函数 牛顿法 Levenberg-Marquardt 修正 梯度下降法和牛顿法谁快？ 共轭方向法 ...

最陡下降法（steepest descent method）又称梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 函数值下降最快的方向是什么？沿负梯度方向 d=−gk">d=−gk ...