线性规则的方法 指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。常用的一维最优化方法有黄金分割法、切线法和插值法。① 黄金分割法又称 0.618法。它适用于单峰函数。其基本思想是：在初始寻查区间中设计一列点，通过逐次比较其函数值，逐步缩小寻查区间，以得出近似最优值点。② 切线法又称牛顿法。它也是针对单峰函数的。其基本思想是：在一个猜测点附近将目标函数的导函数线性化，用此线性函数的零点作为新的猜测点，逐步迭代去逼近最优点。③ 插值法又称多项式逼近法。其基本思想是用多项式（通常用二次或三次多项式）去拟合目标函数。此外，还有斐波那契法、割线法、有理插值法、分批搜索法等。无约束最优化方法指寻求 n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。这类方法的意义在于：虽然实用规划问题大多是有约束的，但许多约束最优化方法可将有约束问题转化为若干无约束问题来求解。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这类迭代算法可分为两类。一类需要用目标函数的导函数，称为解析法。另一类不涉及导数，只用到函数值，称为直接法。这些迭代算法的基本思想是：在一个近似。
用共轭梯度法和dfp法解一道四阶四维的无约束非线性规划问题，用c 或者是c程序 考的时候是 自我介绍-自备稿件-现场抽提朗诵-即兴评述。文化课的分数线是你省的艺术类提档线。按你所在省的专业成绩排名。顺便问下一楼，你爱人是谁？HI一下。
最优化方法及其Matlab程序设计的目录 第1章 最优化理论基础1.1 最优化问题的数学模型1.2 向量和矩阵范数1.3 函数的可微性与展开1.4 凸集与凸函数1.5 无约束问题的最优性条件1.6 无约束优化问题的算法框架习题1第2章 线搜索技术2.1 精确线搜索及其Matlab实现2.1.1 黄金分割法2.1.2 抛物线法2.2 非精确线搜索及其Matlab实现2.2.1 Wolfe准则2.2.2 Armijo准则2.3 线搜索法的收敛性习题2第3章 最速下降法和牛顿法3.1 最速下降方法及其Matlab实现3.2 牛顿法及其Matlab实现3.3 修正牛顿法及其Matlab实现习题3第4章 共轭梯度法4.1 共轭方向法4.2 共轭梯度法4.3 共轭梯度法的Matlab程序习题4第5章 拟牛顿法5.1 拟牛顿法及其性质5.2 BFGS算法及其Matlab实现5.3 DFP算法及其Matlab实现5.4 Broyden族算法及其Matlab实现5.5 拟牛顿法的收敛性习题5第6章 信赖域方法6.1 信赖域方法的基本结构6.2 信赖域方法的收敛性6.3 信赖域子问题的求解6.4 信赖域方法的Matlab程序习题6第7章 非线性最小二乘问题7.1 Gauss-Newton法7.2 Levenberg-Marquardt方法7.3 L-M算法的Matlab程序习题7第8章 最优性条件8.1 等式约束问题的最优性条件8.2 不等式约束问题的最优性条件8.3 一般。
