检索结果-内蒙古大学图书馆

EXTENSIONS OF CGS algorithms - GENERALIZED LEAST-SQUARE SOLUTIONS

JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS 1978年第3期24卷 387-419页

作者： DENNEMEYER, RF Department of Mathematics California State College San Bernardino

The CGS (conjugate gram-schmidt) algorithms of Hestenes and Stiefel are formulated so as to obtain least-square solutions of a system of equationsg(x)=0 inn independent variables. Both the linear caseg(x)=Ax−h and the nonlinear case are discussed. In the linear case, a least-square solution is obtained in no more thann steps, and a method of obtaining the least-square solution of minimum length is given. In the nonlinear case, the CGS algorithm is combined with the Gauss-Newton process to minimize sums of squares of nonlinear functions. Results of numerical experiments with several versions of CGS on test functions indicate that the algorithms are effective.

关键词： conjugate directions conjugate gram-schmidt algorithms function minimization least-square solutions Numerical methods

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CGS algorithms FOR CONSTRAINED EXTREMIZATION OF FUNCTIONS

引用

JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS 1979年第4期27卷 481-494页

作者： DENNEMEYER, RF Department of Mathematics California State College San Bernardino

CGS (conjugate gram-schmidt) algorithms are given for computing extreme points of a real-valued functionf(x) ofn real variables subject tom constraining equationsg(x)=0,M

关键词： conjugate directions conjugate gram-schmidt algorithms constrained optimization Numerical methods

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