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		<citationkey>SoterroniGalsRamo:2010:QsDeMe</citationkey>
		<title>The q-steepest descent method using the q-gradient vector</title>
		<format>On-line</format>
		<year>2010</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Soterroni, Aline Cristina,</author>
		<author>Galski, Luiz Roberto,</author>
		<author>Ramos, Fernando Manuel,</author>
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		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
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		<editor>Rodrigues, Rita de Cássia Meneses,</editor>
		<editor>Almeida, Wesley Gomes de,</editor>
		<editor>Assis, Talita Oliveira,</editor>
		<editor>Chalhoub, Ezzat Selim,</editor>
		<editor>Cortivo, Fábio Dall,</editor>
		<editor>França, Luis Fernando Amorim,</editor>
		<editor>Macau, Elbert Einstein Nehrer,</editor>
		<editor>Oliveira, Rudinei Martins de,</editor>
		<editor>Pillat, Valdir Gil,</editor>
		<editor>Santos, Laurita dos,</editor>
		<editor>Serpa, Dalila Ribeiro,</editor>
		<editor>Silva, José Demisio Simões da,</editor>
		<editor>Silva, Marlon da,</editor>
		<e-mailaddress>alinecsoterroni@gmail.com</e-mailaddress>
		<conferencename>Workshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 10 (WORCAP).</conferencename>
		<conferencelocation>São José dos Campos</conferencelocation>
		<date>20 e 21 out. 2010</date>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
		<booktitle>Anais</booktitle>
		<organization>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</organization>
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		<keywords>q-derivative, q-gradient vector, q-steepest descent method.</keywords>
		<abstract>Neste trabalho nós utilizamos a q-derivada parcial de primeira ordem de uma função de n variáveis para calcular o vetor q-gradiente e tomar a sua direção negativa como a direção de busca em métodos de otimização irrestrita. Nós apresentamos uma q-versão do método da máxima descida denominado método da q-máxima descida. Essa q-versão retorna a sua versão clássica sempre que o parâmetro q, utilizado para calcular o vetor q-gradiente, é igual a 1. Os métodos da máxima descida e da q-máxima descida são aplicados em uma função teste unimodal e uma função teste multimodal. ABSTRACT: In this work we make use of the first-order partial q-derivatives of a function of n variables to calculate the q-gradient vector and take the negative direction as the search direction of unconstrained optimization methods. We present a q-version of the classical steepest descent method called the q-steepest descent method. This q-version is reduced to the classical version whenever the parameter q, that is used to calculate the q-gradient vector, is equal to 1. We applied the classical steepest descent method and the q-steepest descent method to an unimodal and a multimodal test function.</abstract>
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		<subject>Tecnologia da informação e extração de informações</subject>
		<session>Tecnologia da informação e extração de informações</session>
		<type>Tecnologia da informação e extração de informações</type>
		<language>en</language>
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