共轭梯度法(Conjugate Gradient) 共轭梯度法(英语:Conjugate gradient method)。是求解数学特定线性方程组的数值解的方法。当中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法。它适用于稀疏矩阵线性方程组,由于这些系统对于像Cholesky分解这种直接方法太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时非经常见。 共轭梯度...
共轭梯度法(Conjugate Gradient)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之一。 在各种优化算法中,共轭梯度法是...
其结果是,在 k k k维参数空间中,共轭梯度只需要至多 k k k次线搜索就能达到极小值。 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 输入:初始参数 θ 0 \theta_0 θ0; 输出:神经网络参数 θ k \theta_k θk (1) 初始化 ρ 0 = 0 , g 0 = 0 , t = 1 \rho_0=0, g_0=0, t=1 ρ0=...
共轭梯度法(Conjugate Gradient) 共轭梯度法(英语:Conjugate gradient method)。是求解数学特定线性方程组的数值解的方法。当中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法。它适用于稀疏矩阵线性方程组,由于这些系统对于像Cholesky分解这种直接方法太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时非经常见。 共轭梯度法也能...
ri+1=ri−αiAri………(1.5) 共轭梯度法(CG: conjugated gradient) 共轭梯度法和SD最大的不同在于下降方向的选择上。他通过一系列巧妙的变换,在最后的计算中,消除了Gram-Schmidt过程对前面多项的形式上依赖,把计算量在时间和空间上的复杂度由O(n2)O(n^2)下降到了...
共轭梯度法的简称是CG法。共轭梯度法(Conjugate Gradient)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之一。©...
def conjugate_gradient(A, b, x0, tol = 1e-10, max_iter = 100): """ 使用共轭梯度法求解线性方程组 Ax = b 参数: A: 方程组的系数矩阵 b: 方程组右侧的向量 x0: 初始解向量 tol: 允许的误差 max_iter: 最大迭代次数 返回值:
共轭梯度法解一维参数识别问题 Conjugate Gradient Methods Solving the Parameter Identification Problem.pdf 2015-03-27上传 共轭梯度法解一维参数识别问题 Conjugate Gradient Methods Solving the Parameter Identification Problem 文档格式: .pdf 文档大小:
For decreasing the conditional number of the coefficient matrix in solving the linear equations with conjugate gradient methods and accelerating the convergence, it is common to use preconditioned methods to find the equivalent equations, whose conditional numbers are smaller. It is required that the ...
[7] Dai Y H, Yuan Y X. A nonlinear conjugate gradient method with a strong global convergence property. SIAM J Optim, 1999, 10(1): 177-182. [8] Dai Y H, Liao L Z. New conjugacy conditions and related nonlinear conjugate gradient methods[J]. Applied Mathematics and Optimization, 2001...