高一物理正交分解技巧 matlab最速下降法？

matlab最速下降法？

每种方法都有不同的适用范围和效果。最速下降法适用于一阶可微问题。当接近最佳值时，下降速度较慢。由于只需要一阶可微性，所以可以求解的问题范围更广。不可微性问题也可以重构以满足条件。通过一些改进方法的应用，可以应用于大规模问题。牛顿法要求二阶可微，下降速度快，精度高。适用范围狭窄。拟牛顿法比最速下降法速度快，不需要牛顿法那样的二阶可微性。MATLAB有一个优化方法，很有用的。问题的性质是更好的，它要求更高的速度和准确性。你可以用这个。共轭梯度未知。基于过去的学习记忆，以上答案并不准确。

怎样由最速下降法变成牛顿法？

最速下降法的迭代点在逼近最小点的过程中采用锯齿形路径，容易产生锯齿现象，导致每次迭代的距离越来越小，收敛速度不快。如果目标函数具有连续的二阶偏导数，牛顿法可以快速收敛到问题的最小点。

高一物理正交分解技巧 最速下降法收敛性证明 线性规划一定是凸规划吗

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