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修正的共轭梯度法，结合 Wolfe线搜索和充分下降策略，用于优化。

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简介：
通过对DY和DL共轭梯度法的研究，我们提出了一种全新的βk公式，该公式在精确线搜索条件下，与βDkY等价。进一步地，基于此新参数公式，我们构建了一个采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法，并证明了该算法具备充分下降性和全局收敛性。初步的数值实验结果表明，该方法在解决非线性无约束优化问题时表现出良好的效果，并且具有一定的适用性。

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  • 修正DY共轭梯度法中的Wolfe线搜索充分下降方法
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    本研究探讨了在修正DY共轭梯度法中应用Wolfe线搜索策略下的充分下降条件，旨在优化算法性能并提升求解非线性最小化问题的效率。 本段落提出了一种新的共轭梯度法中的βk公式，该公式的推导基于DY和DL方法，并在精确线搜索条件下与βDkY相等。利用新参数公式并结合Wolfe线搜索条件建立了一个算法，证明了此算法具备充分下降性和全局收敛性。初步的数值试验表明，这种方法对于解决非线性无约束优化问题是有效的。
     
  • 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。
     
  • 共轭梯度法及其MATLAB实现_精确线搜索
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    本文章介绍了共轭梯度法的基本原理，并详细讲解了在进行最优化计算时采用精确线搜索技术的应用。文中还提供了该方法在MATLAB中的具体实现代码和示例，帮助读者深入理解和应用这一高效的数值求解算法。 用精确线搜索的共轭梯度法求解问题的极小点。
     
  • 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。
     
  • 基于新型非精确线搜索的PRP和Dai-Yuan共轭梯度法
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    本研究提出了一种新的非精确线搜索技术，并将其应用于改进的PRP及Dai-Yuan共轭梯度算法中，以提高优化问题求解效率。 程序使用的软件是MATLAB 2020b。test_wwp 和 test_mwwp 分别代表 WWP 线搜索和 MWWP 线搜索下的测试结果。在 wwp 和 mwwp 中可以选择使用 PRP 或 Dai-Yuan 共轭梯度法中的一种方法。采用这两种新型算法对典型的无约束优化问题进行了数值分析。
     
  • 关于Python中共轭梯度法和最速下降法的比较分析
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    本研究深入探讨了在Python环境下共轭梯度法与最速下降法求解优化问题时的性能差异，旨在为选择合适的数值计算方法提供理论依据。 本段落主要介绍了基于Python的共轭梯度法与最速下降法之间的对比分析，具有较高的参考价值，希望能为大家提供帮助。读者可以跟随文章深入理解这两种方法的特点及其应用场合。
     
  • 共轭梯度反演优化优化
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    共轭梯度反演优化是一种高效求解大规模线性系统的迭代算法，广泛应用于地球物理勘探、图像处理等领域，通过最小化目标函数实现参数估计与模型构建。 Fortran语言编写的优化算法几何包括BFS变度量算法、DFPBFS变度量算法、FR共轭梯度算法、POWELL算法、PRP共轭梯度算法，以及反演设计算法和可变多面体法等方法，并且还包含抛物线拟合算法。
     
  • C++中的共轭梯度法最优化
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    本文章介绍了在C++编程语言中实现共轭梯度法以解决最优化问题的方法和技术。通过理论解析和代码实例相结合的方式，帮助读者理解并应用这一高效的数值计算方法来求解大规模线性方程组或无约束最优化问题。 共轭梯度法是一种用于求解线性方程组的迭代算法，在最优化问题中有广泛的应用。在C++编程语言中实现该方法可以有效地解决大规模的数学和工程计算问题。
     
  • CGLS_conjugate_inverse_matlab_cgls_共轭梯度_共轭梯度法_cgls.rar
    优质
    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
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    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。