[toc] 一、牛顿法 1.1 原理及公式 原理：对原始高维泰勒二阶展开用二阶近似，利用满足一阶必要条件解得一阶的极小点，类似于梯度法可得迭代公式。 1.2 牛顿法的特点： ...
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基于各种迭代算法的无约束优化
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基于迭代法的高维无约束优化
一、基本定义、性质和定理 1.1 水平集 / 等值线 1.2 高维函数一阶可微定义： ，那么称在可微。即，且就是关于各变量的一阶偏导数组成的向量，即梯度。 1.3. 常见高维...
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基于迭代法的无约束优化方法（一维）
一、基本定义、定理和性质 泰勒公式 为极值点的必要条件：，满足该条件的点叫做驻点。 二、各种迭代算法 目的：寻找一阶导数为0的点，因此可以用作求解方程。二次拟合方法： 2.1...
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基于区间压缩的无约束优化方法
问题形式： 一、基本定义和概念 单峰函数：在上存在唯一局部极小点的函数。性质1.1.1：对于单峰函数（以下都以局部极小点为例）的搜索区间，在搜索区间上任取两点，那么应当更新函...