下降法亦稱極小化方法,是一類重要的迭代法。這類方法將方程組求解問題轉化為求泛函極小問題。
簡介下降法亦稱極小化方法,是一類重要的迭代法。這類方法將方程組求解問題轉化為求泛函極小問題。
類型最速下降法設給出方程組 F(x)=0,其中,令
則 F(x)=0 的充分必要條件是φ(x)=0. 若φ(x) 的極小點 x* 使φ(x*)=0,則 x* 也是方程組 F(x)=0 的解。只要構造迭代序列 {xk} 使
且滿足
就可求得方程組的足夠好的近似解。
具體做法是選初始近似 x0,沿一個使φ(x) 下降的方向 p0,令 然后選步長因子
,使
,得
一般情況是從 xk 出發(fā),沿φ(x) 下降方向 pk 求出
且
直到
為止,xm 就作為方程組解 x* 的近似,上述算法中也可選 uk 使
這是一個求一維的極小問題。以上算法即為下降法。如果 pk 選擇不同,就可得到不同的下降法,特別地,若選 pk 為 φ 的負梯度,即
則得梯度算法
其中
此算法也成最速下降法,此法的優(yōu)點是計算量少,程序簡單,但收斂慢。在下降法中可去下降方向 pk 為牛頓方向,即
特別地,當
時,就得到牛頓法,此外還可取沿坐標方向下降的方法,實際上就是一步的 SOR 牛頓法。
共軛梯度法另一類較重要的下降法為共軛梯度法。共軛梯度法是最簡單的下降法,早在 1847 年就由法國數(shù)學家、力學家柯西 (Cauchy,A.-L.)提出,以后坦普爾 (Temple,G.)、柯里 (Curry,H.) 等人也進行過研究并證明了方法的收斂性。20世紀50至60年代,又有不少學者對下降法做了很多研究,提出不少具體算法并建立了收斂性理論,使這類算法在解非線性方程組和最優(yōu)化計算中得到廣泛應用。1
本詞條內容貢獻者為:
王海俠 - 副教授 - 南京理工大學