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最优化理论与方法---一维搜索

文章目录

  • 1. 牛顿法
  • 2. 割线法
  • 3. 抛物线法

1. 牛顿法

最优化理论与方法---一维搜索_第1张图片

最优化理论与方法---一维搜索_第2张图片

最优化理论与方法---一维搜索_第3张图片

2. 割线法

 注：抛物线法其实就是牛顿法的近似。因为 [ x k − x k − 1 ] / [ f ′ ( x k ) − f ′ ( x k − 1 ) ] [x^k-x^{k-1}]/[f'(x^k)-f'(x^{k-1})] [xk−xk−1]/[f′(xk)−f′(xk−1)] 极限就是 1 / f ′ ′ ( x k ) 1/f''(x^k) 1/f′′(xk)。

最优化理论与方法---一维搜索_第4张图片

3. 抛物线法

最优化理论与方法---一维搜索_第5张图片

最优化理论与方法---一维搜索_第6张图片

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