优化中的subgradient方法1

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文件名称：优化中的subgradient方法1
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文件格式：DOCX
更新时间：2022-08-08 21:46:17
doc文档 在非约束最优化问题中，要求解一个凸函数f:RnR的最小值 x∗∈argminx∈Rnf(x)很显然，若是f可导，那么我们只需要求解导数为0的点 f(x∗=min