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文档简介

此时又分三种情形处理：第三章，无约束最优化的梯度方法目的是在找一点称为此无约束最优化问题的全局最优点。然而在实际中，大多数最优化方法只能求到局部最优点，即在中有一类是使用导数的方法，也就是根据目标函数的梯度（一阶导数）有时还要根据hesse矩阵（即二阶导数）所提供的信息而构造出来的方法，就称为梯度方法。如：最速下降法，Newton法，共扼梯度法和变尺度法。另一类是不使用导数的方法，统称为直接方法。前者收敛速度快，但计算复杂（一阶，二阶导数）后者不用导数，适应性强，但收敛速度慢。因此再可以求得目标函数导数信息时，尽可能用另一方法，而若求目标函数导数很困难，或但在实际中，可以根据问题的意义来判断求得的局部极小点是否为全局最优点，无约束最优化可以分为两大类：者根本不存在导数时，就用后一种方法，

3：1最速下降法最速下降法是求多元函数极值的最古老的数值算法，它直观，简单，计算方便，而且后来的一些新的有效的方法大多数是对它的改进，或受它的启发而得到的。其缺点是收敛速度较慢。一：算法思维：假定我们已经迭代到第K次，已有从出发进一步迭代。

显然应沿下降方向进行而下降最快的方向是为了使目标函数沿此方向下降的最多，沿此方向进行直线搜索，从而得到第k+1

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