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A class of exponential quadratically convergent iterative formulae for unconstrained optimization

机译:用于无约束优化的一类指数二次收敛迭代公式

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摘要

For solving nonlinear, univariate and unconstrained optimization problems, Newton method is an important and basic method which converges quadratically. This paper presents a class of exponential iterative formulae. Convergence analyses show that the proposed methods converge quadratically. The efficiencies of the methods are analyzed in terms of the most popular and widely used criterion in comparison with the classical Newton method using five test functions. Numerical results indicate that one of the new exponential iterative formulae is effective and comparable to well-known Newton's method. (c) 2006 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:为了解决非线性,单变量和无约束的优化问题,牛顿法是二次收敛的重要基础方法。本文提出了一类指数迭代公式。收敛性分析表明,所提出的方法是二次收敛的。与使用五个测试函数的经典牛顿法相比,根据最流行和使用最广泛的标准对方法的效率进行了分析。数值结果表明,一种新的指数迭代公式是有效的,并且可以与著名的牛顿法相媲美。 (c)2006 Elsevier Inc.保留所有权利。

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