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자료유형
학술저널
저자정보
Ge, Ren-Dong (CORA, The School of Science, Dalian Nationalities University) Xia, Zun-Quan (Department of Applied Mathematics, Dalian University of Technology) Qiang, Guo
저널정보
한국전산응용수학회 Journal of applied mathematics & computing Journal of applied mathematics & computing 제22권 제1호
발행연도
2006.1
수록면
193 - 208 (16page)

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A modified BFGS algorithm for solving the unconstrained optimization, whose Hessian matrix at the minimum point of the convex function is of rank defects, is presented in this paper. The main idea of the algorithm is first to add a modified term to the convex function for obtain an equivalent model, then simply the model to get the modified BFGS algorithm. The superlinear convergence property of the algorithm is proved in this paper. To compared with the Tensor algorithms presented by R. B. Schnabel (seing [4],[5]), this method is more efficient for solving singular unconstrained optimization in computing amount and complication.
#Convex function #singular unconstrained optimization #BFGS algorithm #locally super linear convergence #quasi-Newton method #Hessian matrix #rank defects

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