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最大似然估计_刘毅_中谷教育_创建tensor_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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om f,但不一定要满足Ax(0)= b。牛顿阶跃:用(10.19)表示为νnt = w-ν,或者等价地,以(10.21)表示为νnt = νpd。 算法10.2不可行的开始牛顿法。 给定起点X∈domf,V,公差e> 0,α∈(0,1 / 2),0∈(0,1)。重复 1.计算原始和对偶牛顿阶跃xnt,νnt。 2.在Ilrii2上进行Iar SearCh的BaCktraCking t:= 1。 而Ilr(X +tΔxnt,V +tΔνnt)|| 2>(1一αt)∣∣r(x,V)||| 2,t:= 0t。 3.更新。 x:= x +tΔxnt,ν:=ν+tΔνnt。 直到AX = b并且|| r(x,V)|| 2≤e。 该算法与标准牛顿法非常相似,但起点可行,但有一些例外。首先,搜索方向包括取决于原始残差的额外校正项。其次,使用残差范数而不是函数值f进行行搜索。最终,算法在达到基本可行性时终止,并且(对偶)残差的范数很小。 步骤2中的行搜索值得一提。与基于函数值的线搜索相比,在线搜索中使用残差范数可能会增加成本,但是通常可以忽略不计。另外,我们注意到由于(10.23
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