二次模型造句

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基于实数编码遗传算法的超二次模型参数提取计算
信赖域方法并不要求目标函数的二次模型凸性，在信赖域内求得迭代步使得二次模型最小。
结果表明，该算法比二次模型有效，比[ 2 ]中水平向量的取法也有效。
随后用c + +语言对车体模型、轮胎模型、制动系模型和路面模型进行了二次模型化。
用二元二次模型对产量结果进行了回归分析，两个品种对磷、钾用量的反应均可用该模型进行较好的拟合（表6 ）。
通过捷联惯导仪器误差的分析，发现二次模型对捷联惯导导航参数误差更为敏感，考虑惯导仪器误差后，线性模型的修正效果要优于二次模型。
信赖域方法是近年来日益受到关注的一种新的保证算法整体收敛性的逼近方法，信赖域方法的基本步骤是首先指定一个信赖域半径，然后用带约束的二次模型来确定搜索方向与步长大小。
在第三章中，通过最小化一个限制下次搜索方向在span { - g _ k ， d _ ( k - 1 ) }子集上的二次模型，我们提出了_ k ~ *取新形式或其杂交形式的共轭梯度法是有效的。
本文在求解线性不等式约束优化问题时，将近似信赖域路径与非单调信赖域方法相结合，即在信赖域半径内沿近似信赖域路径得到一极小化二次模型的搜索方向后采用回代法避免重复求解信赖域子问题，在此算法中当搜索方向不被接受时，就用非单调线搜索技术得到接受步长，定义新的迭代点。
首先介绍了直接搜索方法的发展概况，归纳总结了目前比较有效的各种算法。其次论文对于数值试验结果较好的二次模型插值算法和发展概况做了概要性的介绍。
用二次模型造句挺难的，這是一个万能造句的方法
对信赖域法作了进一步的研究，借助minimax问题的伪方向导数，构造出其信赖域二次模型，并结合非单调策略，给出求解minimax问题的简单易行的信赖域算法。
在第二章中，我们从一个二次模型出发，推导出了共轭梯度法的主要参数_ k的一种新形式，这种形式与目标函数值的下降量有关，然后我们测试新共轭梯度法的数值效果和证明了它的收敛性。