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2 Newton法
* * 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.
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