下降法

下降法亦稱極小化方法,是一類重要的疊代法。這類方法將方程組求解問題轉化為求泛函極小問題。

簡介

下降法亦稱極小化方法,是一類重要的疊代法。這類方法將方程組求解問題轉化為求泛函極小問題。

類型

最速下降法

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設給出方程組 F(x)=0,其中,令

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則 F(x)=0 的充分必要條件是φ(x)=0. 若φ(x) 的極小點 x* 使φ(x*)=0,則 x* 也是方程組 F(x)=0 的解。只要構造疊代序列 {x } 使

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且滿足

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就可求得方程組的足夠好的近似解。

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具體做法是選初始近似 x ,沿一個使φ(x) 下降的方向 p,令 然後選步長因子,使,得一般情況是從 x 出發,沿φ(x) 下降方向 p 求出

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且 直到為止,x 就作為方程組解 x* 的近似,上述算法中也可選 uk 使

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這是一個求一維的極小問題。以上算法即為下降法。如果 p 選擇不同,就可得到不同的下降法,特別地,若選 p為 φ 的負梯度,即則得梯度算法

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其中

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此算法也成最速下降法,此法的優點是計算量少,程式簡單,但收斂慢。在下降法中可去下降方向 p 為牛頓方向,即

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特別地,當 時,就得到牛頓法,此外還可取沿坐標方向下降的方法,實際上就是一步的 SOR 牛頓法。

共軛梯度法

另一類較重要的下降法為共軛梯度法。共軛梯度法是最簡單的下降法,早在 1847 年就由法國數學家、力學家柯西 (Cauchy,A.-L.)提出,以後坦普爾 (Temple,G.)、柯里 (Curry,H.) 等人也進行過研究並證明了方法的收斂性。20世紀50至60年代,又有不少學者對下降法做了很多研究,提出不少具體算法並建立了收斂性理論,使這類算法在解非線性方程組和最最佳化計算中得到廣泛套用。

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