机器人中的数值优化之牛顿共轭梯度法

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本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》

如何解决Hessian矩阵非正定的情况

求解线性系统需要很精确么

引入截断的机制,如果Hessian矩阵不是正定的,而且是初始位置,说明刚开始用共轭梯度的效果很差,所以直接把搜索方向改为负梯度方向,到达一个相对较好的初始位置

否则直接break,因为如果此时用共轭法可能会让函数上升

Newton-CG除了更快还更精确

然后注意这里的纵坐标是gradient norm,这是不能做到单调下降的

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