@Article{, title={A Modified Hestenes-Stiefel Conjugate Gradient Method and its Global convergence for unconstrained optimization تطوير طريقة Hestenes-Stiefel للتدرج المترافق وتقاربها الشمولي في الأمثلية غير المقيدة}, author={Ghada M. Al-Naemi غادة مؤيد ألنعيمي}, journal={Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم}, volume={55}, number={1}, pages={202-217}, year={2014}, abstract={In this paper, we proposed a modified Hestenes-Stiefel (HS) conjugate gradient method. This achieves a high order accuracy in approximating the second order curvature information of the objective function by utilizing the modified secant condition which is proposed by Babaie-Kafaki [1], also we derive a non-quadratic conjugate gradient model. The important property of the suggestion method that is satisfy the descent property and global convergence independent of the accuracy of the line search. In addition, we prove the global convergence under some suitable conditions, and we reported the numerical results under these conditions.

في هذا البحث, تم اقتراح تطوير لطريقة (Hestenes-Stiefel (HS للتدرج المترافق. وللحصول على تقريب عالي ودقيق لدالة الهدف, ثم استخدام تطوير شرط القاطع الذي اقترح من قبل مجموعة من الباحثين في بحث قدم من قبل (Babaie-Kafaki [1]), وكذلك في هذا البحث تم اشتقاق نموذج غير تربيعي للتدرج المترافق. الخاصية المهمة للطريقة المقترحة أنها تحقق الانحدار والتقارب المطلق بغض النظر عن أي نوع من أنواع خط البحث. بالإضافة إلى ذلك تم برهان تقاربها المطلق تحت بعض الشروط المناسبة, لقد تم الحصول على النتائج العددية باستخدام هذه الشروط.} }