共轭梯度法课程设计

本文档由 pqy256 分享于2011-07-04 19:44

共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefle(1952)提出来的,用于解正定系数矩阵的线性方程组,在这个基础上,Fletcher和Reeves(1964)首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法。共轭梯度法是解决无约束非线性最优化问题的重要的方法之一(Conjugate gradient method to solve unconstrained nonlinear optimization problem, one of the important ways.),因为共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法一。共轭梯度对于无约束优化问题Mlnf(x&#..
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IT计算机  —  计算机原理
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共轭梯度 无约束 优化 method Conjugate gradient 梯度 solution nonlinear problem
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共轭 梯度 书签 stiefle mlnf conjugate
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