解信赖域子问题的多折线算法

Hessian阵正定时,基于双割线折线法构造了一条多折线路径来代替最优曲线求解信赖域子问题,形成多折线算法.从几何上分析了多折线算法比割线法求解子问题时更精确,给出了多折线算法的收敛性分析,数值试验与双割线折线法比较知新构造的算法更好.     

求解不定信赖域子问题的分段三次Hermite插值法

当Hessian阵为不定矩阵时,用修改Cholesky分解对其修正,再用分段三次Hermite插值法来求解新的信赖域子问题,提出解不定信赖域子问题的修正分段三次Hermite插值方法。并进行数值试验:比较此方法与修正分段割线法、混合折线法的数值结果。结果表明:此算法有效可行。     

解信赖域子问题的混合折线法

基于Powell的单折线，Dennis的双折线和赵英良的切线单折线，结合利用Hessian阵的特征值性质，提出了求解信赖域子问题的一种修正混合折线法．适当条件下，分析了修正混合折线路径的合理性．数值实验说明了本算法的可行性．     

拟牛顿算法的基本性质

介绍无约束优化的Broyden算法族的基本性质，即算法产生的校正矩阵{Bk}或{Hk}的正定传递性以及产生的迭代方向的共轭性，这些性质是其他优化算法不具备的，还介绍了Huang算法族及它的重要性质．     

一种求解不定信赖域子问题的精确解法

在Hessian阵不定的情形下,分别选取两种不定修正方法,通过数值实验分析并对比了这两种方法下最优解的情况。最后综合考虑了两种方法的优缺点,提出了求解信赖域子问题的修正分段割线算法。数值结果表明此修正是有效且可行的。     

解信赖域子问题的混合折线法

基于Powell的单折线法，Dennis的双折线法和赵英良的切线单折线法，提出了解信赖域子问题的一种混合折线算法，并给出了数值试验结果。     

非线性多分裂两侧单调逼近割线法

给出一种求解非线性方程组的并行多分裂两侧单调割线法，并证明了方法的单调收敛性，它是序区间割线法的推广，适合于在多台处理机上并行计算，算法简便，计算量省。文中还给出正则多分裂和斜度矩阵等概念及性质。     

一个非单调BFGS信赖域算法

将新的BFGS校正公式Bk 1=Bk yk*y*k TsTkyk*-BksksTkBkskTBksk,与文献[16]中的算法相结合给出一个非单调BFGS校正的信赖域算法.该算法在假设条件:(i)存在常数c1,c2,c3,使得对所有的Δk>0,gk∈Rn,对称正定阵Bk∈Rn×n,有p redk≥c1 gk m in{Δk,c2 gk,c3 gk/Bk};(ii)若B-k 1≤Δk,则dk=-B-k 1gk;(iii)f(x)是二次连续可微函数,2f(xk)是L ip sch itz连续,水平集(x0)有界下,具有全局收敛性和Q-二次收敛性.     

基于割线模型的改进算法

使用割线模型，给出了一种求解无约束极小化问题算法，即基于割线模型的改进算法，该算法存贮量小，计算量小，尤其对于大型问题，是非常有效的算法。     

伪牛顿信赖域算法及其收敛性

本文提出了一类新的求解无约束最优化问题的信赖域算法.新算法将Goldstein线搜索技术与信赖域方法相结合,并通过伪Newdon-δ族校正公式计算信赖域子问题中的Bk,使算法不仅不需重解子问题,而且每步迭代都满足弱拟牛顿方程,保证了目标函数的近似Hesse阵Bk的正定性.在适当的条件下,证明了此算法的全局收敛性和Q-二...     

线性不等式约束优化问题的仿射内点不定dogleg算法

使用仿射变换内点回代技术的不定dogleg算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过对构造的仿射不定dogleg路径进行搜索得到迭代方向，结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子，产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．在合理的假设条件下。给出了不定dogleg路径的良好性质，从而证明了算法不仅具有整体收敛性，而且保持超线性收敛速率．数值计算结果表明了算法的有效性．     

带状非线性方程组的一种换元解法

本文对带状非线性方程组提出一种新的直接换元修正解法,得到了该算法的超线性收敛性结果及收敛阶估计,并且给出该算法与Newton法和直接弦修正算法的数值比较。     

快速稳定收敛的一维搜索算法——水平割线法

根据经典的一维搜索算法——对分法和Newton切线法的基本原理，提出了一种新的一维搜索算法——水平割线法。介绍了该方法的基本原理，给出了详细的算法，并证明了算法收敛的稳定性。最后通过实例，把该方法与对分法、Newton切线法作了比较。     

非线性方程的一种区间迭代算法

把区间算法与正割算法相结合,给出了一种新的区间正割算法．并证明了其收敛性与Newton法相比,具有收敛快,误差小的优点,算例证明了其有效性．     

同伦新算法在逆变器消谐模型中的研究及应用

把基于割线预估、牛顿校正思想的路径跟踪新算法应用到逆变消谐问题中,通过与牛顿算法和原有同伦算法的比较和分析,得出新算法不仅收敛范围比牛顿法扩大了,且精确度也比原有同伦算法高.     

一种改进的三维子空间极小化共轭梯度法

利用满足修正割线方程的Hessian矩阵近似二次模型中的Hessian阵, 通过在三维子空间中极小化此二次模型导出搜索方向, 并结合非单调线搜索策略和重启技术, 提出一种改进的三维子空间极小化共轭梯度算法, 并在一些合理假设下, 证明了算法的全局收敛性. 针对Andrei测试函数集, 数值实验验证了新算法的有效性.     

一种求解二次模型信赖域子问题的休恩算法

在Hessian矩阵正定的前提下,首先根据二次模型赖域子问题的精确求解方法的思想,得到了最优曲线的参数方程,进而根据参数方程建立了一种最优曲线的微分方程模型。针对此微分方程模型,运用求解微分方程的休恩方法构造了一条折线,从而用该折线代替最优曲线,提出了一种求解二次模型信赖域子问题的休恩算法。通过与切线单折线法的数值实验作比较,数值结果表明新算法比切线单折线法具有明显的优势。     

一种新的结构正割法在时间序列图像配准中应用

脑功能成像是进行神经科学研究的一项重要技术.在脑功能图像的数据分析中,时间序列图像的配准精度是对脑功能图像进行统计分析成功与否的关键.针对一种典型的非线性最小二乘形式的配准测度,引进一种新的结构正割法来计算其极小值.该方法给出了目标函数海森阵二阶信息项的一种新的较佳近似,而并非像高斯-牛顿法那样将其直接舍去,从而提高了计算精度;并且在近似的过程中,校正矩阵始终保持对称正定,所以在搜索下降方向的时候,总会找到一个解.模拟计算结果表明该方法配准精度高,计算时间较短,可以较好地解决图像配准问题.     

一个用割线法求解非线性方程组的异步并行算法

文章给出了用割线法求解非线性方程组在并行系统上的一个并行实现，该方法避免了Newton法中的求导运算，有效地降低了迭代计算量，最后证明了所给算法的局部收敛性。