摘要
本文提出了一种计算共轭梯度法中主要参数βk的新形式,它的计算与目标函数的下降量有关.并且还构造了它的一种杂交形式.利用了βk的新形式及其杂交形式的共轭梯度法都是收敛的.大量的数值实验表明它们是非常有效和稳健的,能用于大规模科学计算.
In this paper, a new formula βk＊ of main parameter βk of nonlinear conjugate gradient method is proposed, whose computing is related to decrease of objective function, and then we contruct a hybrid method of βk＊ Conjugate gradient methods utilizing βk＊ and its hybrid method are convergent. Many numerical experiments show that they are efficient and robust, and they can be used in large scale scientific computation.
出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2006年第2期191-196,共6页
Journal of Mathematics
基金
湖南省教育厅科技资助项目.
关键词
函数下降量
共轭梯度法
收敛性
数值实验
decrease of function
conjugate gradient method
convergence
numerical experiment
