Metoda gradientowa

W optymalizacji metoda gradientowa jest algorytmem do rozwiązywania problemów postaci

${\ Displaystyle \ min _ {x \ w \ mathbb {R} ^ {n}} \; f (x)}$

z kierunkami wyszukiwania określonymi przez gradient funkcji w bieżącym punkcie. Przykładami metod gradientowych są metoda opadania gradientu i gradient sprzężony .

Zobacz też

• Zejście gradientowe
• Stochastyczny spadek gradientu
• Współrzędne zejścia
• Algorytm Franka-Wolfe'a
• iteracja Landwebera
• Losowe zejście współrzędnych
• Metoda gradientu sprzężonego
• Wyprowadzenie metody gradientu sprzężonego
• Metoda nieliniowego gradientu sprzężonego
• Metoda gradientu dwukoniugatowego
• Metoda stabilizowana gradientem dwukoniugatu

•   Eliasza Polaka (1997). Optymalizacja: algorytmy i spójne przybliżenia . Springer-Verlag. ISBN 0-387-94971-2 .