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한국산업응용수학회 JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics Vol.8 No.2
발행연도
2004.12
수록면
15 - 21 (7page)

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A Conjugate Gradiant (CG) method is proposed for unconstained op-timization which is invariant to a nonlinear scaling of a strictly convex quadratic function. The technique has the same properties as the classical CG-method when applied to a quadratic function. The algorithm derived here is based on a logarith-mic model and is compared to the standard CG method of Fletcher and Reeves [3]. Numerical results are encouraging and indicate that nonlinear scaling is promising and deserves further investigation.
#Unconstrained optimization #Conjugate Gradiant methods #nonlinear scaling

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. THE LOGARITHMIC MODEL
3. NUMERICAL RESULTS AND CONCLUSIONS
REFERENCES
Appendix

참고문헌 (9)

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[학술지(정기간행물)] - / 1979 / A Conjugate Gradiant Optimization methodInvariant to Nonlinear Scaling 27 google schola [학술지(정기간행물)] - / / Function Minimization by Conjugate Gradients : 7 ~ 1964 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1971 / N-step Conjugate Gradient Minimization Scheme for nonquadratic functions google schola [학술지(정기간행물)] - / 1976 / Variable Metric Method for Function Minimization Derived from Invariancy toNonlinear Scaling google schola [학술지(정기간행물)] - / 1984 / Conjugate Direction Method Based on a Nonquadratic Model Non diagonal variant of Rosenbrock function Full set of distinct eigenvalues problem : 1 1 1 5 1 25 1 625 1 5 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 4 ~ 43 2 2 14 5 1 1 100 1 google schola

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