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通过最速下降算法研究基于梯度的自适应方法，最速下降是递归的，滤波器计算是一步步迭代进行-through the steepest descent gradient algorithm based on the adaptive method, the steepest decline is recursive, Filter is an iterative step by step
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最速下降梯度法MATLAB程序.转载自科研中国.-steepest descent gradient method MATLAB program. China reprinted from the research.
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％ COMPDIR Computes a search direction in a subspace defined by Z.
％ Helper function for NLCONST.
％ Returns Newton direction if possible.
％ Returns random direction if gradient is small.
％ Otherwise, returns steepest descent direction.
％ I
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压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序：变量轮换法（variable_rotation.m）、最速下降法（steepest_descent.m）、修正牛顿法（modified_newton.m）、共轭梯度法（conjugate_gradient.m）。另外，coefficient_matrix.m为目标函数系数获得矩阵，minval.m为最小值计算函数，gradient.m为梯度计算函数-Compression bag contains unconstrained optimiz
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非线性规划中的最陡下降法、BFGS方法和共轭梯度法matlab源程序（3－拟牛顿BFGS方法）.m-Non-linear programming in the steepest descent method, BFGS and conjugate gradient method matlab source code (3- Quasi-Newton BFGS method). M
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病态线性方程组的计算题，涉及Gauss消元法、雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、最速下降法和共轭梯度法。每一个方法，都编写一个m文件，封装成函数的形式。然后通过总的HilbLineEquSet.m文件来调用执行，画出误差曲线图，得到运行结果。总的Matlab程序流程，如下所示：
病态方程组的计算包括：HilbLineEquSet.m、gauss.m、jacobi.m、gauss_seidel.m、fastest_descend.m和conjugated_grad.m六个文件。
程序执行结
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matlab最优化程序包括
无约束一维极值问题
进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法
Goidstein法 Wolfe.Powell法
单纯形搜索法 Powell法 最速下降法
共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法
拟牛顿法 信赖域法 显式最速下降法，
Rosen梯度投影法
罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法
混合罚函数法 乘子法
G－N法 修正G－N法 L－M法
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这是一个利用最陡下降梯度算法跟踪运动目标的算法，阵列形式为面阵，通过分时的方法跟踪目标的方位角和俯仰角-This is a gradient algorithm using the steepest descent algorithm for tracking moving targets, the array in the form of planar array, through the sharing of methods to track target azimuth and eleva
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基于lms算法的干扰自适应抵消LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法，令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。-Lms algorithm based on adaptive interference cancellation algorithm is the LMS steepest descent method based on statistical estimation of the least mean sq
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最优化共轭梯度算法、最速下降法、牛顿法、拟牛顿法matlab源码，含泪奉上-Conjugate gradient optimization algorithm, the steepest descent method, Newton method, quasi Newton method matlab source, tears offer
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用最速下降法求最优化解
输入：f为函数名 grad为梯度函数
x0为解的初值 TolX,TolFun分别为变量和函数的误差阈值
dist0为初始步长 MaxIter为最大迭代次数
输出: xo为取最小值的点 fo为最小的函数值
f0 = f(x(0- Steepest Descent Method with Optimum Solution input: f as a function name grad is gradient function x0 fo
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共轭梯度法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-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the first derivative information, but the steepest descent method to overcome the d
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共轭梯度法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。-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
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Chapter 8. Numerical Optimization
Algorithm 8.1 Golden Search for a Minimum
Algorithm 8.2 Nelder-Mead s Minimization Method
Algorithm 8.3 Local Minimum Search Using Quadratic Interpolation
Algorithm 8.4 Steepest Descent or Gradie
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基于matlab编写了SQP法，乘子法，共轭梯度法，拟牛顿法，信赖域法，最速下降法与牛顿法的最新程序，功能很强大，可供编程参考。-Based on the preparation of MATLAB SQP, multiplier method, conjugate gradient method, quasi-Newton method, trust region method, steepest descent method with the Newton-Raphson method th
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病态线性方程组的计算题，涉及Gauss消元法、雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、最速下降法和共轭梯度法。每一个方法，都编写一个m文件，封装成函数的形式。然后通过总的HilbLineEquSet.m文件来调用执行，画出误差曲线图，得到运行结果。总的Matlab程序流程，如下所示： 病态方程组的计算包括：HilbLineEquSet.m、gauss.m、jacobi.m、gauss_seidel.m、fastest_descend.m和conjugated_grad.m六个文件。 程序执行结果包括：
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optimization最优化的多种算法的实现，最速下降法梯度法牛顿法以及相似形法，测试函数是香蕉函数-to achieve a variety of optimization algorithms optimization, steepest descent gradient method and Newton' s method similar figures method, the test function is a function of bananas
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最速下降法和牛顿法，用最速下降法求解无约束问题: min f(x)和用阻尼牛顿法求解无约束问题: min f(x)等-Steepest descent method and Newton method, with the steepest descent method for unconstrained problem: min f (x) and unconstrained problems with damping Newton Method: min f (x), etc.
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function[x,val,k] dampnm(fun,gfun,hesse,x0)
功能：用阻尼牛顿法求解无约束问题：min f(x)
输入：x0是初始点，fun,gfun,hesse分别是目标函数值，梯度，hesse矩阵的函数
输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-The function/x, val, k dampnm (fun, gfun, Hesse, x0)
function: with damped Newton method f
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Method of steepest descent
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