共轭梯度法的C程序代码
二、代码实现 1.函数定义 ```python #共轭梯度法 #入参:函数func,梯度函数grad,初始点x0,步长参数alpha,精度epsilon #出参:求解的最优点x def conjugate_gradient_method(func, grad, x0, alpha, epsilon): ``` 2.初始化搜索方向 ```python #初始化搜索方向 p_k = -grad(x_k) ``` 3.更新迭代点...
%%用共轭梯度法求函数f=1.5*x1^2+0.5*x2^2-x1*x2-2*x1的极小点 syms x1 x2 x01 x02 a disp('请输入初始点值x0,它是一个二维向量'); x0=input('x0>>'); disp('请输入收敛精度'); e=input('e>>'); ee=1;k=0; f=1.5*x1^2+0.5*x2^2-x1*x2-2*x1; fx1=diff(f,x1);fx2=...
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二 共轭梯度法的伪代码分析 共轭梯度直接法主要作用是求解Ax=b的精确解,但是如果b的维数较高,直接法会消耗大量时间。而共轭梯度法作为迭代方法的话,对于求解高维问题的逼近解或稀疏解是很有用的,我们可以用部分的梯度方向去获得一个符合要求的逼近解,这样可以缓解直接共轭梯度方法的耗时问题。
共轭梯度法fortran代码 共轭梯度法是一种优化算法,用于求解大型线性方程组的解。它基于最速下降法和最小二乘法,通过迭代找到方程组的极小值点。下面是共轭梯度法的Fortran实现代码。 代码开头需要定义方程组的系数矩阵A和右端向量b: ``` parameter(n=1000) double precision a(n,n),b(n),x(n) ``` 接...
python实现共轭梯度法 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之...
以下是在MATLAB中实现稳定的双共轭梯度法(BiCGStab)的示例代码: ```matlab function [x, res, iter] = bicgstab(A, b, tol, max_iter) %输入:矩阵A,向量b,迭代收敛容差tol,最大迭代次数max_iter %输出:解向量x,残差向量res,实际迭代次数iter
Matlab中实现共轭梯度法的代码: 在Matlab中,可以使用cg函数来实现共轭梯度法。cg函数的输入为一个函数句柄和一个初始向量,输出为最优解和最优值。 我们可以以一元二次方程的最小化为例,来展示如何利用cg函数实现共轭梯度法。代码如下: function [x_star, f_star] = cg_example。 %定义目标函数。 %定义目标函...
程序代码以下: (1)主函数 symsx1 x2 r; f=(1-x1)^2+2*(x2-x1^2)^2; x=[x1,x2]; df=jacobian(f,x); df=df.'; error=0.000001; x0=[0,0]'; g1=subs(df,x,x0); k=0; while(norm(g1)>error) ifk==0 d=-g1; else bta=g1'*g1/(g0'*g0); d=-g1+bta*d0; end ...