Two approaches are knownfor solvinglarge-scaleunconTrained oTimizTion problemsThe limTed-memory quasi-NeTon mThod TruncTed NeTon mThod) andThe conjugTe gradieT mThod.This isThe firT bookTo dTail conjugTe gradieT mThods, showingTheir propeTies and convergence charaTeriTics as well asTheir performance in solving large-scale unconTrained oTimizTion problems and applicTions. ComparisonsToThe limTed-memory andTruncTed NeTon mThods are also discussed.Topics Tudied in dTail include: linear conjugTe gradieT mThods, Tandard conjugTe gradieT mThods, accelerTion of conjugTe gradieT mThods, hybrid, modificTions ofThe Tandard scheme, memoryless BFGS precondTioned, andThreeTerm. Ther conjugTe gradieT mThods wTh cluTeringThe eigenvalues or wThThe minimizTion ofThe condTion number ofThe TerTion mTrix, are alsoTreTed. For each mThod,The convergence analysis,The compTTional performances andThe comparisons versus Ther conjugTe gradieT mThods are given.TheTheory behindThe conjugTe gradieT algorThms preseTed as a mThodology is developed wTh a clear, rigorous, and friendly exposTion;The reader will gain an underTanding ofTheir propeTies andTheir convergence and will learnTo develop and proveThe convergence of his/her own mThods. Numerous numerical Tudies are supplied wTh comparisons and commeTs onThe behavior of conjugTe gradieT algorThms for solving a colleTion of 800 unconTrained oTimizTion problems of differeT TruTures and complexTies wThThe number of variables inThe range [1000,10000].The book is addressedTo allThose iTereTed in developing and using new advancedTechniques for solving unconTrained oTimizTion complex problems. MThemTical programming researchers,TheorTicians and praTTioners in operTions research, praTTioners in engineering and induTry researchers, as well as graduTe TudeTs in mThemTics, Ph.D. and maTer TudeTs in mThemTical programming, will find pleTy of informTion and praTical applicTions for solving large-scale unconTrained oTimizTion problems and applicTions by conjugTe gradieT mThods.

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