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无约束优化算法可以分为线搜索类算法信赖域类算法两类,他们都是对\(f(\boldsymbol x)\)在局部进行近似,前者用得更加普遍。而线搜索类算法根据搜索方向选择的不同可以分为梯度算法、牛顿算法、拟牛顿算法、次梯度算法

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国内许多工科教材在讲到有关拉普拉斯算子(\(\Delta\))与哈密顿算子(\(\nabla\))的内容时含混不清,忽略了许多重要定义,使得一些进一步的推导难以理解

现记录我发现的两个主要问题,并予以解答,希望可以帮助到学习国内教材时有相似疑惑的同学

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