梯度法和牛顿法可看作是()的一种特例。

题目

梯度法和牛顿法可看作是()的一种特例。

  • A、坐标转换法
  • B、共轭方向法
  • C、变尺度法
  • D、复合形法
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相似问题和答案

第1题:

什么是共轭梯度法?试述梯度法与共轭梯度法的区别。


正确答案: 共轭梯度法是以函数的梯度构造共轭方向的一种算法,具有共轭方向的性质。共轭梯度法具有超线性收敛速度。
梯度法与共轭梯度法的区别是:
1、最速下降法(梯度法):搜索方向为目标函数负梯度方向,计算效率优于坐标轮换法。开始几步搜索下降快,但愈接近极值点下降愈慢。对初始点的选择要求不高,适合与其它方法结合使用。
2、共轭梯度法:第一步搜索沿负梯度方向,然后沿负梯度的共轭方向搜索。计算效率介于梯度法和牛顿法之间。对初始点没有特殊的要求,不需要计算二阶偏导数矩阵及其逆矩阵,计算量与梯度法相当。适用于各种规模的问题。

第2题:

特尔斐法实质上是一种集体经验判断法的特例。


正确答案:正确

第3题:

Percoll分离液法是一种

A、聚合物加速沉淀分离法

B、磁铁吸引法

C、多次密度梯度离心法

D、单次密度梯度离心法

E、连续密度梯度离心法


参考答案:E

第4题:

在下列无约束优化方法中,()需要计算Hessian矩阵。

  • A、powell法
  • B、牛顿法
  • C、梯度法
  • D、共轭梯度法

正确答案:B

第5题:

在以下方法中,可以用来处理有约束优化问题的间接法是()

  • A、惩罚函数法
  • B、复合形法
  • C、梯度法
  • D、牛顿法

正确答案:A

第6题:

请简述梯度法和共轭梯度法的特点。


正确答案: (1)梯度法的特点:
1、梯度法理论明确,程序简单,计算量和存储量较少,对初始点的要求不严格。
2、负梯度方向不是理想的搜索方向,梯度法也不是一种理想的方法,梯度法的收敛速度并不快。
3、梯度法的迭代全过程的搜索路线呈锯齿状。
(2)共轭梯度法的特点:
1、全局收敛(下降算法),线性收敛;
2、每步迭代只需存储若干向量(适用于大规模问题);
3、有二次终结性(对于正定二次函数,至多n次迭代可达opt.)

第7题:

APT可以看作是CAPM的一个特例。


正确答案:错误

第8题:

非线性回归模型可以用于参数估计的常用方法有( )。

A.麦夸特法 (Marquardt)

B.牛顿法 (Newton)

C.最小二乘法

D.修正高斯-牛顿法(Modified Gauss- Newton)

E.最速下降法 (Steepest-Descent) 或梯度法(Gradient)


答案:ABDE
解析:常用的非线性回归迭代方法:高斯-牛顿法(Gauss-Newton)、最速下降法(梯度法,Gradient)、牛顿法(Newton)、麦夸特法(Marquardt)、正割法(DUD)。

第9题:

无约束优化方法中属于直接法的是()

  • A、坐标轮换法
  • B、梯度法
  • C、牛顿法
  • D、变尺度法

正确答案:A

第10题:

以下属于无约束优化方法的有()

  • A、变尺度法
  • B、梯度法
  • C、复合形法
  • D、牛顿法
  • E、内点法

正确答案:A,B,D