二阶收敛性造句

众所周知， newton法在一定的条件下具有二阶收敛性。
在适当的条件下，我们证明了算法的全局收敛性和二阶收敛性。
如此选取参数有一些不足之处。范、袁在[ 6 ]中用另一种方法证明了当迭代参数为当前迭代点处函数值的模时， levenberg - marquardt方法具有二阶收敛性。
它们充分利用了目标函数的hesse矩阵的结构以提高算法的效率，该算法的显著优点是对于零残量问题具有二阶收敛性而对于非零残量问题具有超线性收敛性。
我们提出选取迭代参数为当前迭代点处函数梯度的模，在局部误差界条件下， levenberg - marquardt方法依然具有二阶收敛性，并考虑了线搜索和信赖域技巧的levenberg - marquardt方法，分析了其全局收敛性。
用二阶收敛性造句挺难的，這是一个万能造句的方法