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Convergence Theory of Feasible Direction Methods书籍详细信息
- ISBN：9787030026330
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：1991
- 页数：118
- 价格：44.00
- 纸张：胶版纸
- 装帧：精装
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
This volume is monograph. It covers various aspects of convergence theory about feasible direction methods innonlinear programming. Many basic results included here have not been contained by other books. It provides a useful state-of-art review of activity in these field.
书籍目录：
Chapter 1. Introduction and Preliminaries
1.1. Introduction.
1.2. Basic Notations and Terminologies
1.3. Optimality Conditions
1.4. Line Search
1.5. A Remark
Chapter 2. Slope Lemmas
2.1. The First Slope Lemma
2.2. An Example
2.3. Gradient Projection on Tangent Plane
2.4. The Second Slope Lemma
Chapter 3. Rosen's Method and Its Convergence
3.1. Rosen's Method
3.2. Choice of Parameter
3.3. Global Convergence
3.4. Rate of Convergence
3.5. Kantorovich Inequality
3.6. Degeneracy
Chapter 4. Combining with Variable Metric Methods
4.1. A Variation of Goldfarb's Method
4.2. Pu-Yu's Theorem
Chapter 5. e-Active Set Strategy..
5.1. Decomposition of Polyhedron
5.2. Stability of Regularity (I)
5.3. An Example
5.4. Stability of Regularity (II)
5.5. Rotating Tangent Plane
Chapter 6. Reduced Gradient Methods
6.1. Wolfe's Method
6.2. Nondegeneracy Assumption
6.3. Yue-Han's Pivot
6.4. Convergence of Wolfe's Method
6.5. Luenberger's and Wang's Variations
6.6. Improving Rosen's Method
Chapter 7. Point-to-Set Mapping
7.1. Zangwill's Theorem
7.2. Consequences of Slope Lemmas
7.3. Comparison
Chapter 8. On Other Topics
8.1. The Third Slope Lemma
8.2. Ritter's Rule and Its Extension
8.3. Global Convergence Rate
8.4. Karmarkar's Alogrithm
8.5. Nonsmooth Optimization
References
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出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
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其它内容：
书籍介绍
Consider a maximization problem and an iterative algorithm for solving it. The algorithm generates a sequence of points increasing in the value of the objective function. Two cases may occur for the sequence of generated points: (1) The sequence converges to a point or has no cluster point. (2) The sequence has a cluster point but does not converge to the duster point.It is a natural viewpoint that the sequence in case (1) is easier to be handled than that in case (2). Thus, in the literature, when the global convergence of an algorithm is hard to be established, one usually first study it with assumption that the generated sequence is convergent.
书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：8分
主题深度：4分
文字风格：4分
语言运用：4分
文笔流畅：5分
思想传递：6分
知识深度：4分
知识广度：5分
实用性：6分
章节划分：8分
结构布局：9分
新颖与独特：9分
情感共鸣：9分
引人入胜：4分
现实相关：7分
沉浸感：6分
事实准确性：5分
文化贡献：3分
网站评分
书籍多样性：3分
书籍信息完全性：9分
网站更新速度：3分
使用便利性：6分
书籍清晰度：4分
书籍格式兼容性：9分
是否包含广告：7分
加载速度：4分
安全性：7分
稳定性：7分
搜索功能：3分
下载便捷性：8分
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