Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
Iterative Methods for Optimization
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Iterative Methods for Optimization
Hùng Sơn
70
188
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We saw that the three-element set above had 8 = 2 subsets. In general, a set with n elements has 2n subsets, as can be seen in the following manner. We form subsets P of U by considering each of the elements of U in turn and deciding whether or not to include it in the subset P. If we decide to put every element of U into P, we get the universal set, and if we decide to put no element of U into P, we get the empty set. In most cases we will put some but not all the elements into P and thus. | Iterative Methods for Optimization C.T. Kelley North Carolina State University Raleigh North Carolina S1HJ1L Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia Copyright 1999 by the Society for Industrial and Applied Mathematics. This electronic version is for personal use and may not be duplicated or distributed. Contents Preface xiii How to Get the Software xv I Optimization of Smooth Functions 1 1 Basic Concepts 3 1.1 The Problem. 3 1.2 Notation. 4 1.3 Necessary Conditions. 5 1.4 Sufficient Conditions. 6 1.5 Quadratic Objective Functions. 6 1.5.1 Positive Definite Hessian. 7 1.5.2 Indefinite Hessian. 9 1.6 Examples. 9 1.6.1 Discrete Optimal Control. 9 1.6.2 Parameter Identification. 11 1.6.3 Convex Quadratics. 12 1.7 Exercises on Basic Concepts. 12 2 Local Convergence of Newton s Method 13 2.1 Types of Convergence. 13 2.2 The Standard Assumptions. 14 2.3 Newton s Method. 14 2.3.1 Errors in Functions Gradients and Hessians . 17 2.3.2 Termination of the Iteration . 21 2.4 Nonlinear Least Squares. 22 2.4.1 Gauss-Newton Iteration. 23 2.4.2 Overdetermined Problems. 24 2.4.3 Underdetermined Problems . 25 2.5 Inexact Newton Methods. 28 2.5.1 Convergence Rates. 29 2.5.2 Implementation of Newton-CG. 30 2.6 Examples. 33 2.6.1 Parameter Identification. 33 2.6.2 Discrete Control Problem . 34 2.7 Exercises on Local Convergence. 35 ix Buy this book from SIAM at http www.ec-securehost.com SIAM FR18.html. Copyright 1999 by the Society for Industrial and Applied Mathematics. This electronic version is for personal use and may not be duplicated or distributed. x CONTENTS 3 Global Convergence 39 3.1 The Method of Steepest Descent. 39 3.2 Line Search Methods and the Armijo Rule. 40 3.2.1 Stepsize Control with Polynomial Models. 43 3.2.2 Slow Convergence of Steepest Descent. 45 3.2.3 Damped Gauss-Newton Iteration. 47 3.2.4 Nonlinear Conjugate Gradient Methods. 48 3.3 Trust Region Methods. 50 3.3.1 Changing the Trust Region and the Step. 51 3.3.2 Global Convergence of Trust
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Iterative Scaling and Coordinate Descent Methods for Maximum Entropy"
Choosing the relaxation parameter in sequential block-iterative methods for linear systems
Summary of mathematics doctoral thesis: Newton kantorovich iterative regularization and the proximal point methods for nonlinear ill posed equations involving monotone operators
Iterative methods for solving nonlinear equations with fourth-order convergence
Lecture Java methods: Object-oriented programming and data structures (3rd AP edition): Chapter 8 - Maria Litvin, Gary Litvin
Lecture Java methods: Object-oriented programming and data structures (2nd AP edition): Chapter 8 - Maria Litvin, Gary Litvin
Lecture Java methods: Object-oriented programming and data structures (2nd AP edition): Chapter 8 - Maria Litvin, Gary Litvin
Lecture Java methods: Object-oriented programming and data structures (2nd AP edition): Chapter 8 - Maria Litvin, Gary Litvin
Iterative methods for solving the multiple-sets split feasibility problem
ADVANCED METHODS FOR PRACTICAL APPLICATIONS IN FLUID MECHANICS
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.