梯度的方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。 二次收敛是指一个算法用于具有正定二次型函数时，在有限步可达到它的极小点。二次收敛与二阶收敛没有尽然联系，更不是一回事，二次收敛往往具有超线性以上的 ...

11/22/2017 12:40:56 PM 优化问题在很多领域有着重要的应用。为了日后查阅方便，本文列举常见的无约束优化方法的计算公式。 需要说明的是，本文的大部分内容选自图书《算法笔记》。 一、梯度下降法 梯度下降法（Gradient Descent Method）也叫做最速下降法 ...

第三章 无约束优化方法 本文是本人研究生课程《最优化方法》的复习笔记，主要是总结课件和相关博客的主要内容用作复习。 3.1 算法理论基础 1. 无约束优化问题的最优性条件 先是一元函数取得极值的条件，高中就学过的 然后是拓展到多元函数后的理论 这三条和前面一元函数的三条 ...

标准形式： \[min\quad f(X) \] 没有任何的约束条件，在matlab中，fminsearch() 和 fminunc() 可用于求解非线性规划。 fminsearch 是用单纯形法寻优 fminunc 为无约束优化提供了大型优化和中型优化算法 ...

1、二分法（一阶导） 二分法是利用目标函数的一阶导数来连续压缩区间的方法，因此这里除了要求 f 在 [a0,b0] 为单峰函数外，还要去 f(x) 连续可微。 （1）确定初始区间的中点 x(0)=(a0+b0)/2 。然后计算 f(x) 在 x(0) 处的一阶导数 f'(x ...

首先先给出三个例子引入fminbnd和fminuc函数求解无约束优化，对这些函数有个初步的了解 求f=2exp(-x)sin(x）在（0,8）上的最大、最小值。 例2 边长3m的正方形铁板，四角减去相等正方形，制成方形无盖水槽。怎样减使水槽容积最大。 解：列出目标函数（加负号，转化 ...

05-无约束优化算法 目录 一、无约束最小化问题 二、下降法 三、梯度下降法 四、最速下降法 五、牛顿法 六、牛顿法收敛性分析 凸优化从入门到放弃完整教程地址：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p ...

2.1 求解梯度的两种方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$为例，很容易得到： $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\partial f}{\partial x} \\& \frac{\partial f ...