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最速下降法(Steepest Descent)是一种广泛应用于信号处理、控制系统优化及机器学习等领域的迭代算法,通过沿着目标函数梯度的负方向逐步逼近最优解。掌握此方法有助于工程师们在设计高效能电子系统时实现参数优化,提升系统性能。无论是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从我们精心准备的资源中获得宝贵的知识与实践技巧,助力您的技术成长之路。立即访问,开启您的学习之旅!

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压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序:变量轮换法(variable_rotation.m)、最速下降法(steepest_descent.m)、修正牛顿法(modified_newton.m)、共轭梯度法(conjugate_gradient.m)。另外,coefficient_m...

📅 👤 ztj182002

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