最优化的各种算法的实现牛顿最速下降相似形

bp神经网络的应用日益广泛，而梯度下降算法更是重要的算法。

min f(x)=0.5x1.^2+4.5x2.^2, 初始点为(9;1)

可以逐次输入已知点信息,每次都输出差值结果。

讲述如何利用MATLAB来做优化的各种算法，比较实用。

基于最速下降法的信道估计，李耀栋，赵振纲，信道可以分为无线信道、有线信道和光信道。每一种信道都有其各自的信道模型。对于无线信道来说环境对信道的影响会更大。如今对无

最速下降法的改进及收敛性证明,刘建军,王全洲,对最速下降法进行改进,并证明了改进算法不但收敛,同时也保留了原方法结构简单、计算量少等优点。结合具体实例,与共轭梯度法进

混合形优化算法中的第一步：初始形生成；初始形通过一定的计算后生成，比随机生成的初始形更加优化，迭代次数更少

算法分析应用，适用于初期学习。文档中包含公式，案例，程序的分析

本文是关于最速下降法的C++源程序，希望能帮助大家。

该函数用于计算香蕉函数，当给定初值点的坐标和迭代停止的条件时，即可运行该函数