最優化算法【共軛梯度法】
特點：具有超線性收斂速度，只需要計算梯度，避免計算二階導數 算法步驟 \(step0:\) 給定初始值\(x_0\),容許誤差\(\epsilon\) \(step1:\) 計算梯度\(g_k=\nabla f(x_k)\),if \(norm(g_k)<=\epsilon ...
原文：最優化作業 共軛梯度法 matlab代碼
syms f x x f x x x a A g diff f,x g diff f,x g g g 導數 x g subs g , x ,x , x x g subs g , x ,x , x x g g g d g d subs d , x ,x , x x d subs d , x ,x , x x d d d af g d d a d x x af d g subs g , x ,x , ...
2018-05-10 20:34 0 4882 推薦指數：
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% FR共軛梯度法 function sixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g ...
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