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简介
本书着重介绍了近年来的新方法及结果,如:信赖与方法、拟牛顿法的收敛性及梯度法、逐步二次规划等经典方法
目录
§1．1问题
第1章 绪论
目录
§1．2最优性条件
§1．3方法概述
§1．4收敛性与收敛速度
§2．1牛顿法
第2章 一维优化方法
§2．2割线法
§2．3多项式插值法
§2．4区间分割法
§2．5线搜索
§3．1梯度法
第3章 梯度法和共轭梯度法
§3．2共轭梯度法
§3．3共轭梯度法的线性收敛性
§3．4共轭梯度法的进一步改进
§3．5一个一般性收敛定理
§4．1牛顿法
第4章 拟牛顿法
§4．2拟牛顿法的导入
§4．3几个重要的拟牛顿法
§4．4不变性和二次终止性
§4．5最小变化性质
§4．6收敛性
§4．7有限内存BFGS方法
§4．8修正公式的几种计算形式
§5．1交替方向法
第5章 直接方法
前言
§5．2单纯形法
§5．3共轭方向法
§5．4差分拟牛顿法
§6．1基本性质
第6章 二次规划
§6．2等式约束
§6．3积极集法
§6．4对偶方法
§6．5线性互补问题
§6．6内点算法
§7．1早期罚函数
第7章 罚函数法
§7．2乘子罚函数
§7．3非光滑精确罚函数
§8．1等式约束
第8章 线性约束规划
§8．2积极集法
§8．3投影梯度法
§8．4信赖域法
§8．58-积极集法
§9．1可行方向法
第9章 非线性约束优化
§9．2Lagrange-Newton法
§9．3逐步二次规划法
§9．4既约海色阵方法
§9．5信赖域法
§10．1方法概述
第10章 非光滑优化
§10．2复合NDO的基本性质
§10．3信赖域法
§10．4线性收敛的例子
§10．5一个超线性收敛算法
参考文献
var cpro_id = 'u317582';
第1章 绪论
目录
§1．2最优性条件
§1．3方法概述
§1．4收敛性与收敛速度
§2．1牛顿法
第2章 一维优化方法
§2．2割线法
§2．3多项式插值法
§2．4区间分割法
§2．5线搜索
§3．1梯度法
第3章 梯度法和共轭梯度法
§3．2共轭梯度法
§3．3共轭梯度法的线性收敛性
§3．4共轭梯度法的进一步改进
§3．5一个一般性收敛定理
§4．1牛顿法
第4章 拟牛顿法
§4．2拟牛顿法的导入
§4．3几个重要的拟牛顿法
§4．4不变性和二次终止性
§4．5最小变化性质
§4．6收敛性
§4．7有限内存BFGS方法
§4．8修正公式的几种计算形式
§5．1交替方向法
第5章 直接方法
前言
§5．2单纯形法
§5．3共轭方向法
§5．4差分拟牛顿法
§6．1基本性质
第6章 二次规划
§6．2等式约束
§6．3积极集法
§6．4对偶方法
§6．5线性互补问题
§6．6内点算法
§7．1早期罚函数
第7章 罚函数法
§7．2乘子罚函数
§7．3非光滑精确罚函数
§8．1等式约束
第8章 线性约束规划
§8．2积极集法
§8．3投影梯度法
§8．4信赖域法
§8．58-积极集法
§9．1可行方向法
第9章 非线性约束优化
§9．2Lagrange-Newton法
§9．3逐步二次规划法
§9．4既约海色阵方法
§9．5信赖域法
§10．1方法概述
第10章 非光滑优化
§10．2复合NDO的基本性质
§10．3信赖域法
§10．4线性收敛的例子
§10．5一个超线性收敛算法
参考文献
var cpro_id = 'u317582';
Numerical methods for nonlinear programming
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