众所周知，对于严格凸问题，bfgs优化算法是超线性收敛的，但对于非严格凸问题是否有分析。例如，假设f（x）对于某个标量x是凸的，然后，假设我们在g（x1，x2）=f（x1+x2）上进行优化这仍然是超线性收敛吗？
最佳答案
bfgs在非凸问题上是否收敛仍然是一个悬而未决的问题。事实上，在1984年鲍威尔给出了一个反例，表明用不精确的线搜索搜索的bfgs可以
无法聚合。可以做的是局部声明，例如：给定局部极小值x*，如果最终进入x*bfgs附近的空间区域，bfgs将超线性收敛。其原因是在x*附近，目标函数可以用凸二次型精确建模。
至于你给出的构图函数是什么，我不确定。有关BFGS特性的详细说明，请参见Dennis和Schnabel或Nocedal和Wright。
祝你好运。