一类修正的阻尼牛顿法

在 Marquardt ！ Levenber 方法和 Goldstein ！ Price 方法的基础上对阻尼牛顿法 x（k＋1）＝x（k）－λk ["2 f（x（k））]－1"f（x（k））作了适当改进,得出了一种新的算法。与原来算法相比较,新算法避免了二阶导数矩阵的奇异性和非正定性,从而使迭代在二阶导数矩阵奇异和非正定的条件下也能进行。文章还给出了新算法的收敛性分析和算法步骤,最后给出了数值试验。     

几个修正拟牛顿算法的收敛性分析

将几个拟牛顿算法推广到一类新拟牛顿方程,得到几个修正拟牛顿算法;在目标函数为一致凸的条件下,证明了它们都具有全局收敛性。     

几种修正拟牛顿法的比较

拟牛顿法是所有利用一阶导数求解无约束优化问题的方法中最有效的一类计算方法,如何提高实际计算中的运算效率,如何使得对非凸目标函数保持局部超线性收敛的同时具有全局收敛性,是对拟牛顿法进行研究的两个方向.对近年来相关文献的几种修正拟牛顿法进行分析比较,并提出和分析了一个修正BFGS拟牛顿法的收敛性.     

一种新的修正共轭梯度算法及其全局收敛性

提出了一种新的修正共轭梯度算法．此算法的优点是无需线性探索迭代方向就具有充分下降性,并且采用了一种新的Armijo线性搜索技术．在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性．     

Bnach空间中修正牛顿法

利用优函数研究了Banach空间中求解非线性算子方程的一个修正牛顿法的收敛性,并建立了它的Newton-Kantorovich型收敛性定理,最后用例子说明了定理的应用。     

一个新的无约束优化算法及其收敛性

本文提出一种新的无约束优化算法，证明了算法的全局收敛性。     

一类具有充分下降性的修正FR共轭梯度法

提出了一类不依赖线搜索具有充分下降性的修正FR共轭梯度法(MFR),并证明了MFR方法在强Wolfe线搜索下的全局收敛性.     

一种基于弱拟牛顿方程的对角拟牛顿法

基于弱拟牛顿方程,结合Armijo非精确线性搜索设计了一种求解大规模无约束优化问题的对角拟牛顿法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算搜索方向的存储量和工作量明显减少.在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性和R-线性收敛性.通过数值实验表明该算法是有效的,适于求解大型无约束优化问题.     

修正牛顿法求解绝对值方程

利用修正牛顿法提出了求解绝对值方程Ax-︱x︱=b的一种算法,对算法的收敛性进行了分析和证明,并将修正牛顿法与牛顿法进行了比较,比较表明修正牛顿法的计算效率更高,最后通过数值实验表明该算法是有效的.     

一种修正的LS共轭梯度法

对无约束优化问题,给出了一个改进的LS共轭梯度方法(NLS方法),在不依赖于任何线搜索条件下,NLS方法满足充分下降条件,且在强Wolfe非精确线搜索条件下,该方法具有全局收敛性.     

求解非线性方程组的改进牛顿法

对传统牛顿法进行了改进,提出了求解非线性方程组的改进牛顿法。在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛。     

Smoothing inexact Newton method for solving P 0-NCP problems

Based on a smoothing symmetric disturbance FB-function, a smoothing inexact Newton method for solving the nonlinear complementarity problem with P0-function was proposed. It was proved that under mild conditions, the given algorithm performed global and superlinear convergence without strict complementarity. For the same linear complementarity problem （LCP）, the algorithm needs similar iteration times to the literature. However, its accuracy is improved by at least 4 orders with calculation time reduced by almost 50%, and the iterative number is insensitive to the size of the LCP. Moreover, fewer iterations and shorter time are required for solving the problem by using inexact Newton methods for different initial points.     

求解非线性方程组的非精确牛顿法

在经典牛顿法的基础上,给出了求解非线性方程组的非精确牛顿法。在一定的条件下,证明了该算法的超线性收敛性,并且这个收敛性是二阶的。     

线性对称锥规划的一步光滑牛顿法

基于光滑Fischer-Burmeister函数,给出求解线性对称锥规划的一步光滑牛顿法．该算法在每一步迭代只需求解一个线性方程组,并进行一次线性搜索．不必满足严格互补,算法具有全局收敛性．     

解非线性方程的一类改进型牛顿法

牛顿迭代法的改进形式主要有算术平均牛顿法(AN)、几何平均牛顿法(GN)、中点牛顿法(MN)、调和平均牛顿法(HN)、α-幂平均牛顿法(PN)等.通过将算术平均牛顿法(AN)与经典牛顿法结合,提出一种新的牛顿型算法,收敛阶可达6阶.与现有算法相比较,该算法具有计算量少、收敛速度快的优点.     

二阶锥规划的光滑牛顿算法

基于光滑Fischer-Burmeister函数,给出一个求解二阶锥规划的光滑牛顿算法。算法对于初始点的选取没有任何限制,并且在每一步迭代时只需要求解一个线性方程组,只进行一次线搜索。同时在不满足严格互补的条件下,证明了算法是全局收敛的和局部二次收敛的。数值试验结果表明算法的有效性。     

On the approximate zero of Newton method

ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＭａｎｙｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｂｌｅｍｓ ,ｓｕｃｈａｓｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｌｌｉｐｔｉｃｂｏｕｎｄａｒｙｖａｌｕｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ,ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎｉｎｒａｄｉｃａｌｔｒａｎｓｆｅｒ,ｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｏｐｅｒａｔｏｒｔｈｅｏｒｙ ,ｃａｎｂｅｄｅｄｕｃｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｅｑｕａｔｉｏｎｆ(ｘ) =0 ,( 1 )ｗｈｅｒｅｆ:Ｘ→ＹｉｓａＦｒｅｃｈｅｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｂｌｅｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｏｐｅｒａｔｏｒｗｈｉｃｈｍａｐｓＢａｎ…