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2017-09-20 发布于江苏
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* * 利用目标函数在点处的二阶Taylor 展开式去近似目标函数，用二次函数的极小点去逼近目标函数的极小点． Newton 法基本思想回顾：一维有哪些信誉好的足球投注网站的Newton迭代公式多维函数的Newton迭代公式 Step1 给出 Step4 令转Step２. Newton 法算法步骤 Step2 计算如果停止迭代， xk为近似最优解;否则，转 Step 3. Step3 计算取设是正定二次函数, 特例 Newton 法 - 用Newton法求解：解：举例 Newton 法 Newton 法收敛性分析 Newton 法局部收敛，且具有二阶收敛速度. Newton法是局部收敛的.对给定的初始点比较敏感，如果初始点选择的比较好，则其解决优化问题的收敛过程会很快;如果选择不当，则可能会出现收敛失败的情况． (2) 每次都需要计算计算量大． (3) 每次都需要求 Newton 法缺点有时奇异或病态的，无法确定或不是下降方向．优点具有二阶收敛速度. 主要适合于变量数目小的优化问题及目标函数阶次较低的优化问题阻尼Newton 法阻尼Newton法针对Newton法中步长为 1 时，可能会导致函数不下降的缺点,提出迭代中取步长为最优步长的思想. 问题的提出令 . 阻尼Newton 法 Step1 给出算法步骤 Step2 计算如果停止迭代， xk为近似最优解;否则，转 Step 3. Step3 计算取 Step4 令转Step２. 举例用阻尼Newton法求解：阻尼Newton 法第一次迭代解用Newton法求解此问题失败.