凸优化第九章无约束优化作业题

最新推荐文章于 2024-12-13 13:05:48 发布

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分类专栏：凸优化

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本文探讨了无约束优化问题，特别是针对梯度下降和最速下降方法。当接近最优解时，梯度下降法能快速收敛。而在下降方法中，搜索方向和线性搜索的选择对收敛速度影响较小。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

无约束优化

The solution to the following problem

$\begin{array}{ll} \mbox{minimize} & \|Ax-b\|_2^2 \end{array}$

with $A \in \mathbf{R}^{m \times n}$ and m>n, where A has full (column) rank n, is

Which stopping criteria are reasonable when solving an optimization problem

minimize f(x)

using iterative algorithms? Here $x^{(t)}$ denotes the value of x at iteration t, an

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