Numerical Optimization之信任域方法——Dogleg

上文中提到的近似柯西方向是延梯度方向下降一定步长，但是没有充分利用B矩阵，为此DOgleg 方法，当PB在信赖域中时利用PB，否则的话利用梯度方向下降一定步长，并且下降步长的计算方法也有所不同： 在柯西方法中是 τ Δ / ∣ ∣ g ∣ ∣ \tau\Delta/||g|| τΔ/∣∣g∣∣，而Dogleg 中下降步长 a = − g T g g T B g a=-\frac{g^Tg}{g^T

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