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改进的共轭梯度法（CGV）

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简介：
改进的共轭梯度法(CGV)是一种优化算法，它基于经典的共轭梯度方法，通过引入新的搜索方向和步长策略，提高了求解大规模线性方程组或无约束最优化问题的效率与稳定性。 此程序使用Fortran语言编写，采用了最小二乘共轭梯度算法来求解非正定对称方程组。该算法具有快速收敛的特点，非常适合用于解决大型线性方程组的问题。

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  • 改进的共轭梯度法（CGV）
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    改进的共轭梯度法(CGV)是一种优化算法，它基于经典的共轭梯度方法，通过引入新的搜索方向和步长策略，提高了求解大规模线性方程组或无约束最优化问题的效率与稳定性。 此程序使用Fortran语言编写，采用了最小二乘共轭梯度算法来求解非正定对称方程组。该算法具有快速收敛的特点，非常适合用于解决大型线性方程组的问题。
     
  • CG.rar_CG_共轭梯度_共轭梯度Fortran_共轭梯度法
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    本资源包包含了关于共轭梯度(CG)方法的相关资料，特别提供了共轭梯度Fortran语言实现的代码及理论说明文档。适合深入研究CG算法和其应用的读者下载学习。 共轭梯度法的源代码供大家使用，不喜勿喷。
     
  • CGLS_conjugate_inverse_matlab_cgls_共轭梯度_共轭梯度法_cgls.rar
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    本资源包提供了MATLAB实现的CGLS（最小二乘共轭梯度）算法代码，用于求解大规模线性方程组。其中包括了对称和非对称情况下的共轭梯度法逆问题求解工具函数。 用于解反问题的共轭梯度法可以求解方程Ax=b中的未知列向量x。给定输入矩阵A、列向量b以及迭代步数k，该方法能够计算出结果向量x。
     
  • 共轭梯度法的MATLAB实现：共轭梯度法
    优质
    本文章详细介绍了如何使用MATLAB语言实现经典的共轭梯度法，适用于解决大规模线性方程组和无约束优化问题。通过具体代码示例讲解了算法原理及其应用实践。 共轭梯度法是一种用于求解线性方程组的迭代算法，在数值分析中有广泛应用。这种方法特别适用于大规模稀疏矩阵问题，并且通常比传统的直接方法更高效。通过构建一系列相互共轭的方向，该算法能够快速收敛到最优解，减少了计算复杂性和存储需求。
     
  • 共轭梯度方法
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    共轭梯度方法是一种用于求解大型稀疏线性方程组及最小化问题的有效迭代算法，在工程计算和科学模拟中应用广泛。 介绍了一种求解矩阵方程Ax=b的算法，该算法采用最速下降法，并附有详细注释以方便新手理解。
     
  • 共轭梯度法.txt
    优质
    共轭梯度法是一种高效的数值计算方法，主要用于求解大型稀疏线性方程组和最小化问题。该方法结合了最速下降法与牛顿法的优点，在迭代过程中快速收敛，特别适用于工程、物理等领域中大规模数据的处理与分析。 本程序采用C语言编写。只需在对应位置更改函数或表达式即可。程序是根据教材中的现代优化设计共轭梯度程序框图编写的。
     
  • MATLAB中的共轭梯度法
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现和应用共轭梯度法的过程与技巧，适用于解决大规模线性方程组求解问题。 对于初学者来说，在MATLAB中编写共轭梯度法是一个很好的实践机会。这种方法在解决大规模线性方程组问题上非常有效，并且理解其原理有助于提升编程技能与数学知识的结合应用能力。通过逐步实现算法的不同部分，学习者可以更好地掌握矩阵运算、循环结构以及条件判断等核心概念，同时也能体会到优化方法的实际价值及其背后的理论支撑。
     
  • 共轭梯度法的优化算法
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    共轭梯度法是一种高效的迭代求解线性方程组及无约束最优化问题的方法，在工程计算和机器学习等领域有广泛应用。 共轭梯度法的MATLAB代码可以用于求解大规模线性方程组或无约束优化问题。该方法在迭代过程中构建一组共轭方向来最小化二次函数，具有计算效率高、存储需求低的优点。实现时需注意选择合适的预处理技术以加速收敛，并确保算法稳定性和准确性。
     
  • C++中的共轭梯度法程序
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    本篇文章介绍了一种使用C++编程语言实现的共轭梯度法程序。该方法主要用于求解大规模线性方程组，并详细探讨了其高效性和适用范围。 以下是进退法搜索区间的一个C++程序实现： ```cpp void sb(double *a, double *b, double x[], double p[]) { double t0, t1, t, h, alpha, f0, f1; int k = 0; // 初始化参数 t0 = 2.5; /* 初始值 */ h = 1; /* 初始步长 */ alpha = 2; /* 加步系数 */ // 计算初始函数值 f0 = f(x, p, t0); // 更新下一个点的参数和计算新的函数值 t1 = t0 + h; f1 = f(x, p, t1); while (true) { if(f1 < f0) { h *= alpha; // 增加步长系数 t = t0; // 更新当前点参数和函数值，准备下一次迭代 t0 = t1; f0 = f1; k++; } else { if(k == 0) h = -h, t = t1; // 如果没有成功增加步长，则反向搜索 else { *a = (t < t1 ? t : t1); // 确定函数值降低的区间端点 *b = (t > t1 ? t : t1); break; // 结束循环 } } // 更新下一个搜索位置和计算新的函数值，为下一次迭代做准备 t1 = t0 + h; f1 = f(x, p, t1); } } ``` 此代码段定义了一个名为`sb()`的C++函数，用于执行进退法以确定一维搜索区间。该方法在优化问题中非常有用，特别是在寻找目标函数最小值时使用。