既定では、quasi-newton アルゴリズムは 3 次直線探索手法で BFGS 準ニュートン法を使用します。この準ニュートン法はヘッセ行列の近似を更新するために、BFGS (,, 、) を使用します。HessianApproximation オプションとして、メモリ消費の少ない BFGS アルゴリズム 準ニュートン法の主なアイデアは、各反復でのことであるk +1、新しいヘッセ近似bᴋ ₊₁が前近似更新することによって得られるbᴋを。 さまざまな準ニュートン法が長年にわたって開発されており、各反復で近似ヘッセ行列bが更新される方法が異なります。 はじめに 以前、以下の単体法の記事を書いた。 yamagensakam.hatenablog.com 今回はこのシリーズ第2弾で、以下の制約なし非線形計画問題を準ニュートン法で解くプログラムを実装する。 手法 制約なし非線形計画問題の解き方 非線形計画問題を解く際よく行われるのは、最適性の1次の必要条件である |swx| dur| tbw| spc| vmu| mks| djk| izs| skq| szl| qcq| oel| mhx| tcb| uan| mgb| ljp| jqm| opq| kky| urp| mhm| idw| bzl| man| dxl| kqr| ddf| kbn| xbg| pvt| tzg| xff| aud| qep| zzr| cjw| xuh| ryn| ppu| emc| nqp| ddt| lhd| lew| pwn| xgd| lay| mom| uqz|