省内存LBFGS程序，高维多变量优化

拟牛顿法BFGS算法处理高维数据时会浪费很多存储空间，L-BFGS算法对其进行了有助于工程应用的改进，迭代计算时只保存最近的迭代信息，降低了数据的存储空间需求。

低内存占用 少内存占用LBFGS在各个领域都表现出了强大的生命力，是大数据、高维、多变量无约束优化领域的核心算法。

程序是MATLAB版本的，到手可用，配套提供了3个测试例程。

算法代码200多行，各函数接口均有详细英文说明，代码部分注释较少。

测试1：自定义6变量目标函数。

测试2：500维rosenbrock函数。

测试3：5000维rosenbrock函数。

各测试的运行结果见附图。

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