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        求解對(duì)稱非線性方程組的兩種修正MHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法

        2021-12-08 10:06:18沈冬梅楊忠選
        關(guān)鍵詞:方向

        沈冬梅,楊忠選

        (1.南昌工學(xué)院 教育學(xué)院,江西 南昌 330108;2.華東交通大學(xué) 理學(xué)院,江西 南昌 330108)

        考慮對(duì)稱非線性方程組(1)的求解問(wèn)題

        F(x)=0,

        (1)

        式中:F:Rn→Rn為連續(xù)可微函數(shù),其雅克比矩陣是對(duì)稱的,即J(x)=J(x)T。

        對(duì)稱非線性方程組(1)的求解已被廣泛研究。Li和Fukushima[1]提出了利用Gauss-Newton-based BFGS的Derivative-Free(無(wú)導(dǎo)數(shù))線性搜索求解對(duì)稱非線性方程組,并證明了算法的全局收斂性。文獻(xiàn)[2-5]分別利用無(wú)導(dǎo)數(shù)修正FR算法、無(wú)導(dǎo)數(shù)修正PRP算法、無(wú)導(dǎo)數(shù)修正CD算法、無(wú)導(dǎo)數(shù)修正HS算法求解對(duì)稱非線性方程組,并證明了算法的全局收斂性。Zhou和Shen[6]提出了兩種近似PRP型無(wú)導(dǎo)數(shù)方法,并用于求解該問(wèn)題,同時(shí)證明其具有全局收斂性。徐瑞昌[7]利用修正的BFGS算法求解對(duì)稱非線性方程組,并指出算法具有全局收斂性和超線性收斂速度。沈冬梅等[8]證明了近似PRP算法具有超線性收斂速度。Abubakar等[9]提出了一個(gè)修正的Dai-Liao共軛梯度法用于求解對(duì)稱非線性方程組,并證明了該算法的全局收斂性。Zhou[10]提出了求解對(duì)稱線性方程組的無(wú)導(dǎo)數(shù)MBFGS擬牛頓法,并證明該算法的全局收斂性。Sabi’u等[11]構(gòu)造了一個(gè)修正的PRP共軛梯度法求解大規(guī)模的非線性對(duì)稱方程組,并證明了其全局收斂性。

        本文繼續(xù)研究求解對(duì)稱非線性方程組的下降無(wú)導(dǎo)數(shù)共軛梯度算法。這里首先回顧文獻(xiàn)[12]提出的兩種修正的HS算法,分別為修正的MHS共軛梯度法算法(簡(jiǎn)稱為MTTHS算法)和保守的MHS共軛梯度法算法(簡(jiǎn)稱為CTTHS):

        xk+1=xk+λkdk

        (2)

        (3)

        式中:?f(xk)為f(x)在xk處的梯度,sk=xk+1-xk=λkdk,yk-1=?f(xk)-?f(xk-1),

        (4)

        式中:r≥0及t>0均為常數(shù)。

        這兩種算法的顯著特點(diǎn)是在不依賴于任何線性搜索的條件下均能產(chǎn)生下降方向,即

        1 修正的MHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度算法

        對(duì)稱非線性方程組(1)的求解可轉(zhuǎn)化為如下無(wú)約束極小化問(wèn)題:

        (5)

        然而,由(5)式定義的f(x)的梯度為?f(x)=J(x)TF(x)=J(x)F(x),其雅克比矩陣的計(jì)算量較大,顯然不適合計(jì)算大規(guī)模問(wèn)題。為避免計(jì)算復(fù)雜的梯度,文獻(xiàn)[1]提出了一種近似梯度,即

        (6)

        顯然,

        (7)

        本文利用近似梯度函數(shù)gk的計(jì)算方式,建立求解對(duì)稱非線性方程組的MTTHS和CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法。這里我們通過(guò)以下兩個(gè)過(guò)程確定MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法的搜索方向和搜索步長(zhǎng)。

        過(guò)程1 確定MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法搜索方向:

        將(6)式運(yùn)用到MTTHS共軛梯度法中,把最速下降方向-?f(xk-1)、-?f(xk)對(duì)應(yīng)的替換為-gk-1、-gk,得到MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法的搜索方向,即

        (8)

        這表明當(dāng)λ充分小時(shí),dk(λ)是問(wèn)題(5)中函數(shù)f(x)在xk處的下降方向。

        過(guò)程2 確定MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法的步長(zhǎng)因子:

        對(duì)于搜索方向dk(λ)中的步長(zhǎng)λ,借用文獻(xiàn)[13] 的方式,令λ=max{ρj,j=0, 1, 2 …}滿足下列不等式:

        (9)

        基于搜索方向和步長(zhǎng)的確定,建立求解(5)的MTTHS型無(wú)導(dǎo)數(shù)算法,步驟如下:

        算法1 (MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法)

        步驟1 給定初始點(diǎn)x0∈Rn,參數(shù)0<ρ<1,σ1>0和σ2>0,令k:=0;

        步驟2 利用(8)式計(jì)算搜索方向dk;

        步驟3 通過(guò)(9)式計(jì)算步長(zhǎng)因子λk;

        步驟4 令xk+1=xk+λkdk;

        步驟5 令k:=k+1,轉(zhuǎn)步驟2。

        類似于MTTHS型無(wú)導(dǎo)數(shù)共軛梯度法搜索方向和步長(zhǎng)的確定方式,可得到CTTHS型無(wú)導(dǎo)數(shù)共軛梯度法算法。

        算法2 (CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法)

        步驟1 給定初始點(diǎn)x0∈Rn,參數(shù)0<ρ<1,σ1>0和σ2>0,ε1>0,r>0,令k:=0;

        步驟2 按照下式計(jì)算搜索方向dk:

        (10)

        步驟3 利用(9)式計(jì)算搜索步長(zhǎng)λk;

        步驟4 令xk+1=xk+λkdk;

        步驟5 令k:=k+1,轉(zhuǎn)步驟2。

        2 算法的全局收斂性

        假設(shè)A

        2)F(x)=0為對(duì)稱非線性方程組;

        由假設(shè)A知,對(duì)x,y∈N有,

        引理2[13]設(shè)序列{xk}由MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法或CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法產(chǎn)生,則

        引理3[13]設(shè)假設(shè)A 的條件成立,序列{xk}由MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法或CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法產(chǎn)生,則有

        (11)

        L2F(xk)≤γ1L2=L。

        由zk的定義得

        因此,我們有

        下面的引理表明搜索方向dk有界。

        (12)

        證明由dk的定義易有

        下面的定理表明MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度算法具有全局收斂性。

        (13)

        證明(反證法) 假設(shè)(13)式不成立,則存在一個(gè)正常數(shù)τ使得

        (14)

        由?f(xk)=F′(xk)TF(xk)和(14)式知,存在常數(shù)τ1>0,使得

        這意味著

        (15)

        另一方面,由中值定理,存在一個(gè)常數(shù)tk∈(0,1),使得

        (16)

        (17)

        (18)

        又因?yàn)閧xk}?Ω有界,不妨假設(shè)xk→x*,由(6)、(8)和(17)、(18)式,我們有

        (19)

        (20)

        下面的定理表明CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度算法具有全局收斂性。

        這意味著

        (21)

        另一方面,由中值定理,存在一個(gè)常數(shù)

        (22)

        (23)

        另一方面,我們有

        (24)

        由(21)-(24)式,我們得到

        故假設(shè)不成立,原命題成立,即證。

        3 數(shù)值試驗(yàn)

        為考察MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法和CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法的數(shù)值表現(xiàn),用Matlab編程如下對(duì)稱非線性方程組問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試,見(jiàn)表1。數(shù)值結(jié)果表明,本文提出的MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法與CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型共軛梯度法均具有良好的數(shù)值效果,主要表現(xiàn)在搜索方向是下降方向,且一如既往的具有占用內(nèi)存低、迭代次數(shù)少,計(jì)算速度快的優(yōu)勢(shì),同時(shí)也反映出修正的MHS方法的計(jì)算表現(xiàn)與近似PRP算法1很類似(該算法的搜索方向不一定均為下降方向),是求解大規(guī)模對(duì)稱非線性方程組的有效算法。

        測(cè)試問(wèn)題1:F(x)=Ax+f(x),其f(x)=(ex1-1,…,exn-1)T,矩陣A由文獻(xiàn)[13]給出。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        針對(duì)求解對(duì)稱非線性方程組問(wèn)題,本文利用近似梯度代替精確梯度,構(gòu)造了MTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型和CTTHS無(wú)導(dǎo)數(shù)型的共軛梯度法。這兩個(gè)算法的搜索方向均為下降方向,且由于利用近似梯度代替精確梯度,避免了梯度的復(fù)雜計(jì)算,從而適用于大規(guī)模對(duì)稱非線性方程組問(wèn)題。在適當(dāng)?shù)臈l件下,證明了這兩種算法的全局收斂性,這兩種算法的搜索方向均為下降方向,且具有較好的數(shù)值表現(xiàn)。

        表1 算法的數(shù)值結(jié)果

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