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  • 160pp. Published December 2015
  • Scientific Research Publishing, Inc., USA.
  • Category: Physics & Mathematics
  • ISBN: 978-1-61896-115-0
  • (Paperback) USD 49.00
  • ISBN: 978-1-61896-116-7
  • (E-Book) USD 19.00

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Several Numerical Optimization Methods 几类数值优化方法
  • Description
  • E-Book
  • Author(s) Information
本书是作者的博士毕业论文,共分为七章,前四章是关于无约束优化方面的方法,第五章和第六章是非线性方程组方面,最后一章是结论和展望。本书只是收集作者在华东理工大学理学院博士期间(2005 年3 月至2008 年3 月)取得的成果以及之前的一些经典成果,近年来,关于无约束优化以及非线性方程方面均取得许多优秀的成果,并没有出现在本书中。
Components of the Book:
  • FRONT MATTER
    • 序言
    • 作者简介
  • 第一章 共轭梯度法
    • 1.1. 引言
    • 1.2. 几个线性搜索技术
    • 1.3. 最速下降法
    • 1.4. 共轭方向法
    • 1.5. 共轭梯度法
    • 1.6. 本章小结
  • 第二章 一个修改的 PRP 共轭梯度方法
    • 2.1. 方法的提出
    • 2.2. 收敛性分析
    • 2.3. 数值结果
    • 2.4. 本章小结
  • 第三章 拟牛顿法
    • 3.1. 引言
    • 3.2. BFGS方法
    • 3.3. 修改的BFGS方法
    • 3.4. 本章小结
  • 第四章 一个非单调 BFGS 方法的超线性收敛性分析
    • 4.1. 引言
    • 4.2. 超线性收敛性
    • 4.3. 本章小结
  • 第五章 非线性方程组
    • 5.1. 引言
    • 5.2. 简单迭代法
    • 5.3. 牛顿法
    • 5.4. 拟牛顿法
    • 5.5. 高斯-牛顿法
    • 5.6. 信赖域方法
    • 5.7. 本章小结
  • 第六章 一个新的BFGS线搜索技术
    • 6.1. 引言
    • 6.2. BFGS线搜索技术
    • 6.3. 收敛性分析
    • 6.4. 数值结果
    • 6.5 本章小结
  • 第七章 结论与展望
    • 7.1. 结论
    • 7.2. 展望
  • BACK MATTER
    • 参考文献
    • 附录A 算法2.1.1和算法6.2.2的Matlab源程序
    • 答辩信息
Readership: 适合本领域的硕士研究生和博士研究生,供参考和研读,特别是一些方法的递进性对读者的学术思 想或许有启发的作用
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