注意修改原函数，一阶偏导函数，二阶偏导函 ...

使用阻尼牛顿法求解： 利用Amijio非精确线搜索 初始点x0=[0,0]'，经条件1e-6或n=2000 代码： %建立NTtest.m文件 clear all clc x0=[0,0]'; fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x ...

牛顿算法 对于优化函数\(f(x)\),\(x=(x_1;x_2;...;x_n)\),二阶连续可导 在\(x_k\)处泰勒展开，取前三项，即对于优化函数二阶拟合 \[f(x)=f(x_k)+g_k(x-x_k)+\frac{1}{2}(x-x_k)G_k(x-x_k ...

α 带步长因子的牛顿法，即阻尼牛顿法，迭代格式如下： 其中α由线性搜索得到。 牛顿法的关键 ...

拟牛顿法（Python实现） 使用拟牛顿法（BFGS和DFP），分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 运行结果 ...

最初对于牛顿法，我本人是一脸懵的。其基本原理来源于高中知识。在如下图所示的曲线，我们需要求的是f(x)的极值： 对于懵的原因，是忘记了高中所学的点斜式(Point Slope Form)，直接贴一张高中数学讲义： 因为我们一路沿着x轴去寻找解，所以迭代求f(x)=0的解得通用式 ...

牛顿法法主要是为了解决非线性优化问题，其收敛速度比梯度下降速度更快。其需要解决的问题可以描述为：对于目标函数f(x)，在无约束条件的情况下求它的最小值。 其中x=(x1,x2,..,xn)是n维空间的向量。我们在下面需要用到的泰勒公式先在这写出来。 牛顿法的主要思想是：在现有的极小值 ...

牛顿插值法 一、背景引入 相信朋友们，开了拉格朗日插值法后会被数学家的思维所折服，但是我想说有了拉格朗日插值法还不够，因为我们每次增加一个点都得重算所有插值基底函数，这样会增加计算量，下面我们引入牛顿插值法，这种插值法，添加一个插值结点我们只要做很小的变动便可以得到新的插值 ...