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1、隨著最優(yōu)化方法這門學(xué)科的發(fā)展，它已經(jīng)成功應(yīng)用于許多行業(yè)之中。應(yīng)用的增加，也給這門學(xué)科提出了新的需求和問題。其中之一便是有些實際問題中的變量個數(shù)非常龐大，在做無約束非線性最優(yōu)化時，直接導(dǎo)致了目標(biāo)函數(shù)的Hessian矩陣規(guī)模更加龐大，超出了許多計算機的硬件約束，使得許多傳統(tǒng)的成熟的方法都不適用于這類問題。Limited Memory BFGS Method(L-BFGS)算法便是針對這類問題而特地構(gòu)造的，它利用一階信息構(gòu)造二階信息——Hes
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