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1) Quasi-Newton Iteration
拟牛顿迭代
2) advanced Broyden's method
逆拟牛顿迭代法
3) Quasi-Newton method
拟牛顿迭代法
1.
Aiming at the problems such as high sensitivity to the initial guess of the solution and poor convergence reliability of the classical algorithms used to solve systems of nonlinear equations, a hybrid genetic algorithm (HGA) was put forward, which combined the advantages of genetic algorithm (GA) and Quasi-Newton methods.
该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟牛顿迭代法对精英个体进行局部强搜索,克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点,使得算法具有较高的收敛速度和求解精度。
4) Newton iteration
牛顿迭代
1.
An improved Newton iteration method and its fractal images;
一种改进的牛顿迭代法及其分形图
2.
To improve the accuracy of computation,a Newton iteration procedure was introduced in the recursive approach to compute each facet position.
通过一组约束方程表示光栅刻槽位置,利用递推方法求得约束方程的数值解;为了提高计算精度,在方程组的数值求解过程中引入牛顿迭代算法。
3.
The algorithms exploiting alternatively Newton iteration and inexact Newton iterationto solve the unconstrained optimization problems are considered.
研究交替使用牛顿迭代与近似牛顿迭代求解无约束最优化问题的混合算法。
5) Newton iterative
牛顿迭代
1.
A new newton iterative algorithm for solving nonlinear least squares problem;
一种新的求解非线性最小二乘问题的牛顿迭代算法
2.
In this paper,Newton iterative algorithm,special effective process algorithm,and coloring algorithm were used for generating fractal art graphics.
文中主要利用牛顿迭代算法、特效处理算法和着色算法生成分形艺术图形,其中牛顿迭代算法是核心算法,为创作分形艺术图形提供素材;着色算法也是不可缺少的,为创作分形艺术图形提供调色板,决定了生成的分形艺术图形的精美程度;特效处理算法是可选的,对分形艺术图形进行二次加工,也在一定程度上决定了分形艺术图形的精美程度。
3.
We propose a Newton iterative algorithm for the estimation of nonlinear least squares to estimate the cross location results,which retains second order observation error and is convergent.
从非线性估计出发,利用牛顿迭代的非线性最小二乘估计算法对交叉定位结果进行估计,保留了二阶以上的观测误差,迭代趋于收敛。
6) Newton's method
牛顿迭代
1.
The computational efficiency of Newton′s method,Newton′s Secant method and their six modified forms have been discussed.
研究牛顿迭代、牛顿弦截法以及它们的六种改进格式的计算效率,计算了它们的效率指数,得到牛顿迭代、改进牛顿法、弦截法和改进弦截法(即所谓牛顿迭代的P。
补充资料：牛顿迭代法
牛顿迭代法（newton's method）又称为牛顿-拉夫逊方法（newton-raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。 设r是f(x) = 0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y = f(x)的切线l，l的方程为y = f(x0) f'(x0)(x-x0)，求出l与x轴交点的横坐标 x1 = x0-f(x0)/f'(x0)，称x1为r的一次近似值。过点（x1,f(x1)）做曲线y = f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标 x2 = x1-f(x1)/f'(x1)，称x2为r的二次近似值。重复以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))，称为r的n+1次近似值，上式称为牛顿迭代公式。 解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数 f(x) = f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=f(x)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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