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转成Latex上传太麻烦，直接截图上传了，需要电子版的可以关注一下，微信公众号：“实干小海豹”，回复：”优化01a“，”优化01b“，”优化02a“，”优化02b“，”优化02c“，”优化02c“.....就可以得到相应的电子版内容。 阅读全文
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自己一边听课一边记得，参考网上广为流传的那本《MIT线性代数笔记》，转成Latex上传太麻烦，直接截图上传了，需要电子版的可以私信我。 阅读全文
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2.1 求解梯度的两种方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$为例，很容易得到： $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\partial f}{\partial x} \\& \frac{\partial f}{\partial y} 阅读全文
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此部分内容接《02(a)多元无约束优化问题-牛顿法》!!! 第三类：拟牛顿法(Quasi-Newton methods) 拟牛顿法的下降方向写为： ${{\mathbf{d}}_{k}}=-{{\mathbf{S}}_{k}}\cdot \nabla f({{\mathbf{x}}_{k}})$ 关 阅读全文
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此部分内容接《02(a)多元无约束优化问题》！ 第二类：牛顿法(Newton method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\text{ }\approx \text{ }f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f( 阅读全文
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此部分内容接02(a)多元无约束优化问题的内容！ 第一类：最速下降法(Steepest descent method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\approx f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f({{\ 阅读全文