Método de gradiente

En optimización , un método de gradiente es un algoritmo para resolver problemas de la forma

${\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{n}}\;f(x)}$

con las direcciones de búsqueda definidas por el gradiente de la función en el punto actual. Ejemplos de métodos de gradiente son el descenso de gradiente y el gradiente conjugado .

Ver también

• Descenso de gradiente
• Descenso de gradiente estocástico
• Descenso coordinado
• Algoritmo de Frank-Wolfe
• Iteración de Landweber
• Descenso de coordenadas aleatorias
• Método de gradiente conjugado
• Derivación del método del gradiente conjugado.
• Método de gradiente conjugado no lineal
• Método de gradiente biconjugado
• Método estabilizado por gradiente biconjugado

Referencias

• Elías Polak (1997). Optimización: algoritmos y aproximaciones consistentes . Springer-Verlag. ISBN 0-387-94971-2.