Modified Three-Term Liu–Storey Conjugate Gradient Method for Solving Unconstrained Optimization Problems and Image Restoration Problems

Table 2

Test results of the NLS algorithm.

Nr	Dim	NLS algorithm
		NI	NFG	CPU
1	3000	5	26	0.125
1	6000	5	26	0.140625
1	9000	5	26	0.21875
2	3000	92	428	4.078125
2	6000	102	472	7.15625
2	9000	97	457	7.84375
3	3000	6	32	0.0625
3	6000	6	32	0
3	9000	6	32	0
4	3000	5	26	0.0625
4	6000	5	26	0.109375
4	9000	5	26	0.109375
5	3000	5	26	0.0625
5	6000	5	26	0.0625
5	9000	5	26	0.0625
6	3000	4	20	0
6	6000	4	20	0.0625
6	9000	4	20	0.0625
7	3000	83	361	0.125
7	6000	85	370	0.25
7	9000	86	377	0.34375
8	3000	1000	3046	2.078125
8	6000	10	40	0.0625
8	9000	10	40	0.0625
9	3000	6	20	0.0625
9	6000	6	20	0
9	9000	6	20	0.0625
10	3000	3	14	0
10	6000	3	14	0
10	9000	3	14	0.0625
11	3000	1000	2999	2.8125
11	6000	1000	2999	5.296875
11	9000	1000	2999	7.8125
12	3000	3	14	0
12	6000	3	14	0.03125
12	9000	3	14	0
13	3000	4	17	0
13	6000	4	17	0.0625
13	9000	4	20	0.0625
14	3000	7	38	0.203125
14	6000	7	38	0.375
14	9000	7	38	0.453125
15	3000	7	38	0.1875
15	6000	7	38	0.3125
15	9000	7	38	0.34375
16	3000	4	20	0
16	6000	4	20	0
16	9000	4	20	0.0625
17	3000	5	26	0.125
17	6000	5	26	0.140625
17	9000	5	26	0.234375
18	3000	1000	3075	0.75
18	6000	1000	3075	1.234375
18	9000	1000	3075	2.046875
19	3000	10	29	0
19	6000	10	29	0.0625
19	9000	10	29	0.1875
20	3000	7	38	0.0625
20	6000	7	38	0.0625
20	9000	7	38	0.0625
21	3000	6	32	0.125
21	6000	6	32	0.265625
21	9000	6	32	0.375
22	3000	9	50	0.1875
22	6000	9	50	0.25
22	9000	9	50	0.28125
23	3000	6	32	0.0625
23	6000	6	32	0.125
23	9000	6	32	0.125
24	3000	505	1535	1.109375
24	6000	529	1607	2.3125
24	9000	542	1646	3.515625
25	3000	6	32	0.0625
25	6000	6	32	0
25	9000	6	32	0.046875
26	3000	4	14	0
26	6000	4	14	0.0625
26	9000	4	14	0
27	3000	84	365	0.125
27	6000	85	370	0.3125
27	9000	85	372	0.359375
28	3000	5	26	0.0625
28	6000	5	26	0
28	9000	5	26	0.03125
29	3000	7	38	0
29	6000	7	38	0
29	9000	7	38	0.0625
30	3000	83	357	0.0625
30	6000	83	361	0.1875
30	9000	84	366	0.21875
31	3000	5	26	0.0625
31	6000	5	26	0
31	9000	5	26	0
32	3000	5	26	0.125
32	6000	5	26	0.125
32	9000	5	26	0.125
33	3000	6	32	0.0625
33	6000	6	32	0
33	9000	6	32	0.0625
34	3000	5	26	0.0625
34	6000	5	26	0
34	9000	5	26	0
35	3000	7	33	0
35	6000	7	33	0
35	9000	7	33	0.0625
36	3000	5	26	0.125
36	6000	5	26	0.125
36	9000	5	26	0.1875
37	3000	87	384	0.125
37	6000	90	398	0.25
37	9000	89	396	0.390625
38	3000	5	26	0.0625
38	6000	5	26	0
38	9000	5	26	0.0625
39	3000	5	26	0.0625
39	6000	5	26	0
39	9000	5	26	0.046875
40	3000	5	26	0.125
40	6000	5	26	0.140625
40	9000	5	26	0.25
41	3000	79	334	0.125
41	6000	79	334	0.171875
41	9000	79	334	0.25
42	3000	46	235	0.25
42	6000	39	204	0.4375
42	9000	55	272	0.71875
43	3000	5	26	0.125
43	6000	5	26	0.25
43	9000	5	26	0.3125
44	3000	5	26	0.125
44	6000	5	26	0.15625
44	9000	5	26	0.28125
45	3000	5	26	0.109375
45	6000	5	26	0.203125
45	9000	5	26	0.3125
46	3000	5	26	0.078125
46	6000	5	26	0.21875
46	9000	5	26	0.375
47	3000	88	390	6.078125
47	6000	91	406	19.84375
47	9000	92	415	41.73438
48	3000	6	32	0.125
48	6000	6	32	0.1875
48	9000	6	32	0.234375
49	3000	83	361	0.125
49	6000	85	370	0.171875
49	9000	86	377	0.1875
50	3000	83	361	1.125
50	6000	85	370	2.0625
50	9000	86	377	2.453125
51	3000	7	38	0.1875
51	6000	7	38	0.25
51	9000	7	38	0.296875
52	3000	4	20	0.0625
52	6000	4	20	0.0625
52	9000	4	20	0.015625
53	3000	1000	3015	1.03125
53	6000	1000	3016	1.8125
53	9000	1000	3016	2.859375
54	3000	5	26	0
54	6000	5	26	0.0625
54	9000	5	26	0
55	3000	24	74	0.1875
55	6000	26	80	0.421875
55	9000	26	80	0.515625
56	3000	788	2374	0.875
56	6000	788	2374	1.59375
56	9000	788	2374	2.234375
57	3000	5	26	0.125
57	6000	5	26	0.203125
57	9000	5	26	0.28125
58	3000	5	26	0.125
58	6000	5	26	0.21875
58	9000	5	26	0.34375
59	3000	5	26	0.125
59	6000	5	26	0.25
59	9000	5	26	0.234375
60	3000	5	26	0.125
60	6000	5	26	0.234375
60	9000	5	26	0.34375
61	3000	5	26	0.109375
61	6000	5	26	0.203125
61	9000	5	26	0.28125
62	3000	5	26	0.125
62	6000	5	26	0.25
62	9000	5	26	0.359375
63	3000	5	26	0.125
63	6000	5	26	0.25
63	9000	5	26	0.265625
64	3000	5	26	0.1875
64	6000	5	26	0.25
64	9000	5	26	0.25
65	3000	6	32	0.1875
65	6000	6	32	0.28125
65	9000	6	32	0.328125
66	3000	6	32	0.125
66	6000	6	32	0.1875
66	9000	6	32	0.234375
67	3000	22	99	0.125
67	6000	14	65	0.125
67	9000	21	95	0.234375
68	3000	11	62	0.0625
68	6000	11	62	0.0625
68	9000	11	62	0.0625
69	3000	6	32	0
69	6000	6	32	0.0625
69	9000	6	32	0.0625
70	3000	6	32	0.125
70	6000	6	32	0.203125
70	9000	6	32	0.375
71	3000	788	2374	0.8125
71	6000	788	2374	1.46875
71	9000	788	2374	2.265625
72	3000	88	390	5.984375
72	6000	91	406	19.34375
72	9000	92	415	42.32813
73	3000	83	357	0.125
73	6000	83	361	0.09375
73	9000	84	366	0.203125
74	3000	83	357	0.0625
74	6000	83	361	0.15625
74	9000	84	366	0.203125