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大规模优化数值计算，梯度的计算方式讨论
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各位， 最近在做非线性规划的大规模数值计算。用的是向前差分近似计算梯度： g=[f(xi+h)-f(xi)]/h，用for i=1:n 进行循环计算。但是大家看到，如果变量有500个的话，就要计算500次f(xi+h)，这个计算量太大了。例如：f(xi+h)计算1次需要0.001秒，那么，计算梯度g就需要5秒。这已经占了整个计算时间的70%。咋办？请教各位同仁。 |
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