一种满足夹角性质的超记忆梯度方法

一种满足夹角性质的超记忆梯度方法

孙敏

枣庄学院数学与信息科学系, 山东枣庄 277160

收稿日期:2007-12-03 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-10-24 发布日期:2006-10-24
通讯作者: 孙敏

A modified super-memory gradient method with angle property

SUN Min

Department of Mathematics and Information Science, Zaozhuang University, Zaozhuang 277160, Shandong, China

Received:2007-12-03 Revised:1900-01-01 Online:2006-10-24 Published:2006-10-24
Contact: SUN Min

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种修正的超记忆梯度方法。该方法的优点是:(1)在无需线性搜索的条件下,迭代方向就是充分下降方向;(2)迭代方向保持夹角性质。在较弱的条件下,分析了方法的全局收敛性。初步的数值试验表明了方法的有效性。

关键词: 超记忆梯度法, 全局收敛性, 充分下降

Abstract: A modified super-memory gradient method was proposed. The method has the following two attractive properties, one is that the iterative direction is always a sufficiently descent direction without utilizing the line search, the other is that the iterative direction always satisfies the angle property. Under mild conditions, the global convergence of the method was proved. The preliminary numerical results show the efficiency of this method.

Key words: global convergence, sufficiently descent, super-memory gradient method

中图分类号:

O221.2

孙敏 . 一种满足夹角性质的超记忆梯度方法[J]. J4, 2008, 43(6): 68-70 .

SUN Min . A modified super-memory gradient method with angle property[J]. J4, 2008, 43(6): 68-70 .

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