共轭梯度法是一种高效的迭代算法，专门用于解决大型稀疏矩阵的线性系统问题，尤其适用于矩阵对称正定时的情况。此方法在计算上具有较低的成本和较快的收敛速度。
共轭梯度法（CG）是一种用于求解特定线性方程组的算法。这种方法适用于矩阵是稀疏且太大而无法通过直接实现或类似Cholesky分解这样的其他直接方法处理的情况。
假设我们要解决的问题可以表示为：
(P1) A * x = b （矩阵形式）
或者
(P2) A(x) = b （函数形式）
其中，对于向量x来说，nxn的矩阵A是对称且正定（即满足A^T=A和对所有非零R^n中的向量x有x^TAx>0），并且b是实数。我们用x*表示这个系统的唯一解。
基本迭代CG算法（矩阵版本）如下：
function [x] = conjgrad(A, b, x)
r = b - A*x;
这段文字描述了共轭梯度法的基本原理和应用条件，以及一个用于解决线性方程组的简单实现。
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