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With the guide of non-linear program theory, by using interpolative steps and inexact line search, an improved conjugate gradient method was found, by which the training rate of BP networks increases by tens or hundreds of times. Moreover, the improved method is effective to solve non-linear equations for which Newton's method does not converge owing to the problems of the quadratic derivative and inverse matrix.
通过大量的数值模拟试验发现，在非线性规划理论的指导下采用间插步骤和不精确的一维搜索技术改进的共轭梯度法，是基于梯度和共轭方向的连续搜索算法中最有效的算法，这种算法使BP网络的训练速度提高几十到几百倍，使BP网络的实际应用效果大为改善；而且这种算法对于用牛顿法由于求二阶导数和求逆矩阵等问题难于收敛的非线性方程组的求解也是很有效的。
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It is proved that Newton iteration method is still quadratically convergent under a weak condition, and a new point is added to Newton s method , i.
本文讨论求解非线性方程的牛顿法，证明牛顿法在一个弱条件下仍保持局部二阶收敛性，给出牛顿法的一点改进，即一个不带导数的单参数的二阶收敛的迭代法，而且分别得到这两种迭代法的收敛因子，最后进行数值实验
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First introducing the basic principle and several classical distort of Newtons method.
首先介绍牛顿法的基本原理及几个经典的牛顿法变形，然后系统地对其局部收敛性质进行分析，最后拓展牛顿法所体现的基本思想，改进牛顿法，介绍了割线法，抛物线法，指数迭代法和导数迭代法。
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modified newton method：改进牛顿法
modified moving average method 修正移動平均処理 | modified Newton method 改进牛顿法 | modified nodal analysis 修正節点解析法
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modified moving average method：修正移動平均処理
modified Miller code 改进的密勒码 | modified moving average method 修正移動平均処理 | modified Newton method 改进牛顿法