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约束最优化方法－－最速下降法(也叫梯度法)，是人们用来求多个变量函数极值问题的最早的一种方法。-Constrained optimization methods- steepest descent method (also known as gradient method), is used for multiple variables function Extremum Problems earliest methods.
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用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。
用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。
以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。
-Using MATLAB to solve the problem of non-binding, there are the steepest descent method, Newton method, conjugate gradie
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目标函数的几种极值求解方法,包括最速下降法，拟牛顿法，共轭梯度法MATLAB实现-The objective function to solve several extreme methods, including steepest descent, quasi-Newton method, conjugate gradient method
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基于最速下降法、牛顿法、共轭梯度法的matlab程序
-Steepest descent
Newton
conjugate gradient method
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自适应滤波中的最速下降法仿真程序，课程的大作业，可以绘制梯度曲线-Adaptive Filter steepest descent method simulation program, course the big job, you can draw the gradient curve
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以负梯度方向作为下降方向的极小化算法的最速下降法-To decrease the negative gradient direction as the direction of minimizing the steepest descent algorithm
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常用的数值计算C代码，包括共轭梯度法、单纯形法、数值积分、最小二乘、最速下降法等。-C code commonly used in numerical calculation, including the conjugate gradient method, simplex method, numerical integration, least squares, steepest descent method.
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最优化常用无约束方法，内有最速下降法，newton法，共轭梯度法，坐标轮换发等程序，程序均用C语言编写！-The most common unconstrained optimization methods, steepest descent method within, newton method, conjugate gradient method, coordinate rotation of hair and other procedures, procedures are writte
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共轭梯度法 SUMT内点法 最速下降法 牛顿法 matlab实现-Conjugate gradient method SUMT interior point method the steepest descent method Newton method
matlab
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradie
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最速下降法又称为梯度法，是1847 年由著名数学家Cauchy 给出的，它是解析法中最古老的一种，其他解析方法或是它的变形，或是受它的启发而得到的，因此它是最优化方法的基础。作为一种基本的算法，他在最优化方法中占有重要地位。-The steepest descent method called gradient method, is 1847 by famous mathematician Cauchy given, it is the most ancient of analytical me
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包含线性方程组迭代解法的共轭梯度法和最速下降法Matlab源代码级收敛性分析报告，以及线性方程组Matlab解法的参考资料-Contains linear equations iterative method for solving the conjugate gradient method and the steepest descent method Matlab source-level convergence analysis report, as well as linear equa
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几个多目标求极值的Matlab算法，包括模式搜索法、Rosenbrock法、单纯形法、Powell法、最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、信赖域法-Matlab algorithm, several multi-objective extremum including pattern search method, Rosenbrock method, simplex method, Powell method, the steepest descent method, conjugate gradi
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数学最优化工具箱，内含0.618法，Fibonacci法，共轭梯度法，你牛顿法，牛顿法，最速下降法。每个算法都有一个实例用matlab实现-Mathematical optimization toolbox, containing 0.618 Fibonacci method, conjugate gradient method, Newton, Newton, steepest descent method. Each algorithm has an example of using mat
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用vb实现最优化方法中的几种基本算法，包括最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、最小二乘法等并结合数据库的使用，程序中还附带用户登录及管理-With vb achieve optimal methods of several basic algorithms, including the steepest descent method, Newton method, conjugate gradient method, least squares method and combined use of
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最速下降法求解最优化问题，梯度法，多项式最有化解-Steepest descent method for solving optimization problems, gradient method, polynomial best to resolve
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Using the steepest descent to solve do the optimization work. You can either cll the function or use the difference method to derive the gradient
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这是用于对球体重力进行反演的程序，所用算法是最速下降法-This is for the sphere of gravity inversion procedure, the algorithm used is the steepest descent method
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradie
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用BFGS 拟牛顿法 最速下降法 牛顿法 共轭梯度法 解决线性优化问题(Solving linear optimization problems with conjugate gradient method and Steepest descent method.)
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