I numerisk optimering, linjesökning och trust-region metoder är två viktiga klasser av nedstigning system, med välförstådda globala konvergens egenskaper. Här anser vi att "accelererade" versioner av dessa metoder, där det konventionella iteratet tillåts ersättas med någon punkt som ger minst lika mycket minskning av kostnadsfunktionen som en fast del av den minskning som produceras av det konventionella iteratet. En detaljerad konvergensanalys visar att de globala konvergensegenskaperna hos linjesöknings- och förtroenderegionala metoder fortfarande finns kvar när metoderna accelereras. Analysen utförs i det allmänna sammanhanget av optimering på grenrör, varav optimering i R n är ett särskilt fall. Denna allmänna konvergensanalys kastar nytt ljus över beteendet hos flera befintliga algoritmer.
Allmänna konvergensresultat bevisas i REF för "accelererad" linjesökning och förtroende regionala metoder som använder test punkt justering.
Accelerated line-search and trust-region methods ∗
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}