10 2024 档案

优化算法中的梯度下降法与"擦玻璃"之间的联想

摘要：考虑简单的无约束二次优化问题

min_{x \in R^{n}} f (x) = \frac{1}{2} x^{T} A x

$\min_{x\in\mathbb{R}^{n}} f(x)=\frac{1}{2}x^{T}Ax$ 其中

A \in R^{n \times n}

$A\in\mathbb{R}^{n\times n}$ 是对称的正定矩阵。我们设

g_{k} := A x_{k}

$g_{k}:=Ax_{k}$ 是

f (x)

$f(x)$ 在迭代点阅读全文

posted @ 2024-10-20 16:45 xustonexin 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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