凸優化(六)——最速下降法

〇、說明

凸優化主要學習《凸優化》(Stephen Boyd等著，王書寧等譯)[1]這本書。學習過程中，對其內容的理解時有困惑，也參考一些其他書籍資料。筆者盡量將這部分知識整理地簡潔明了，成此系列筆記。

如有錯誤疏漏，煩請指出。如要轉載，請聯系筆者，hpfhepf@gmail.com。

一、簡介

利用目標函數的一階泰勒展開近似優化過程，求得搜索方向的方法。

二、思路及推導

三、規范化

附錄

A、參考

[1]、《凸優化》，Stephen Boyd等著，王書寧等譯

[2]、《矩陣分析及應用》

[3]、《再談 最速下降法/梯度法/Steepest Descent》

B、相關目錄

凸優化(一)——概述

凸優化(二)——凸集

凸優化(三)——凸函數

凸優化(四)——問題求解

凸優化(五)——回溯直線搜索

凸優化(六)——最速下降法

凸優化(七)——牛頓法

凸優化(八)——Lagrange對偶問題

C、時間線

2016-08-08 第一次發布

最后編輯于 ：
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