這邊預設步長為：0.005。後期需完善
/*
/*本例程用於實現開方運算的迭代求解
分別使用最速梯度法和牛頓法
x = exp(a)
x* = argmin = argmin
f'(x) = 4*x^3-4*a*x
f''(x) = 12*x^2-4*a
*/#include
#include
#include
using
namespace std;
const
double er =
0.0001
;double
descentmethod
(const
double&,
const
double&,
int&k)
;double
newtonmwthod
(const
double&,
const
double&,
int&k)
;int
main
(int argc,
char
** ar**)
int k1,k2;
double r1 =
descentmethod
(a,b,k1)
;// double r2 = newtonmwthod(a,b,k2);
cout <<
"使用最速梯度法求得解為；"
<< r1 << endl;
cout <<
"最速梯度法迭代的次數為："
<< k1 <<
"次"<< endl;
// cout << "#################################" << endl;
// cout << "使用牛頓法求得的解為：" << r2 << endl;
// cout << "牛頓法迭代的次數為：" << k2 << "次" << endl;
system
("pause");
return0;
}double
descentmethod
(const
double
&a,const
double
&b,int
&k)return xk;
}double
newtonmwthod
(const
double
&a,const
double
&b,int
&k)return xk;
}
請輸入需要開放操作的數值：14
請輸入它的近似整數：4
使用最速梯度法求得解為；3.74166
最速梯度法迭代的次數為：16次
梯度下降，牛頓法 ，高斯牛頓法
出處 線性最小二乘問題，我們可以通過理論推導可以得到其解析解，但是對於非線性最小二乘問題，則需要依賴迭代優化的方法，梯度下降主要是從一階目標函式的一階導推導而來的，形象點說，就是每次朝著當前梯度最大的方向收斂 二牛頓法是二階收斂，每次考慮收斂方向的時候，還會考慮下一次的收斂的方向是否是最大 也就是梯...
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