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TWO NOVEL GRADIENT METHODS WITH OPTIMAL STEP SIZES

Journal of Computational Mathematics 2021年第3期39卷 375-391页

作者： Harry Oviedo Oscar Dalmau Rafael Herrera Centro de Investigacion en Matematicas CIMAT A.C.GuanajuatoGto.Mexico

In this work we introduce two new Barzilai and Borwein-like steps sizes for the classical gradient method for strictly convex quadratic optimization *** proposed step sizes employ second-order information in order to obtain faster gradient-type *** step sizes are derived from two unconstrained optimization models that involve approximate information of the Hessian of the objective function.A convergence analysis of the proposed algorithm is *** numerical experiments are performed in order to compare the efficiency and effectiveness of the proposed methods with similar methods in the ***,it is observed that our proposals accelerate the gradient method at nearly no extra computational cost,which makes our proposal a good alternative to solve large-scale problems.

关键词： Gradient methods convex quadratic optimization Hessian spectral properties Steplength selection

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