Key points are not available for this paper at this time.
في هذه الورقة، نقدم خوارزمية BFGS المعدلة للتحسين غير المقيد. تقوم خوارزمية BFGS بتحديث هيسيان تقريبي يلبي أحدث معادلة كوازى-نيوتن. يمكن تفسير شرط كوازى-نيوتن باعتباره شرط الاستيفاء الذي يتطابق فيه قيمة التدرج للنموذج التربيعي المحلي مع هدف الدالة عند التكرار السابق. تتطلب خوارزميتنا المعدلة أن تتطابق قيمة الدالة، بدلاً من قيمة التدرج، عند التكرار السابق. تحافظ الخوارزمية المعدلة على خصائص التقارب الفائق المحلي والعالمي لخوارزمية BFGS. يتم تقديم نتائج عددية، تشير إلى أنه تم تحقيق تحسين طفيف.
Ya-xiang Yuan (Tue,) studied this question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: