共轭梯度法求解偏微分方程MPI并行的c 实现An**io 上传5.97 KB 文件格式 rar 共轭梯度法 偏微分方程 MPI并行 表达式模板 有限差分 具体细节请参加我的共轭梯度法求解偏微分方程无并行版本。这个程序是建立在上一个基础上的升级。不同的是这里我用的是五点法而不是压缩的矩阵A。
c +关注 人工智能头条 2016-11-3 14:57 来自微博weibo.com 发布了头条文章:《 李理:自动梯度求解——cs231n的notes》 °李理:自动梯度求解——cs231n的notes 人工智能头条 李理:自动梯度求解——cs231n的notes û收藏 转发 评论 ñ赞 还没有人评论,赶快抢个沙发...
g=[dx1,dx2];%梯度 X=[x1,x2];%建立坐标变量 X0=[-2,4];%初始点坐标 g0=subs(g,X,X0);%subs函数,用X0代替g函数中的X G=norm(g0);%梯度的模 k=0;%迭代次数变量 F=subs(f,X,X0);%subs函数,用X0代替f函数中的X F=double(F);%数据类型转换 ...
梯度法,又名最速下降法。早的求解无约束多元函数极值的数值方法,早在1847年就已由柯西(Cauchy))提出。它是导出其他更为实用、更为有效的优化方法的理论基础。因此,梯度法是无约束优化方法中最基本的方法之一。该方法选取搜索方向Pκ的出发点是:怎样选取Pk可使ƒ(X)下降得最快?或者说使ƒ(Xκ+λΡκ)-...
权重梯度 解释: 根据 层输入与输出关系 由 得 然后需要将此处X替换成前一层的输出,即为这一层的输入 替换后即得到公式3 公式四 同理得到 为了让自己记住而已,每次看完都会忘记,,,详细可参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html 讲
梯度下降是一种非常通用的优化算法,能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。 1 直观理解 假设你迷失在山上的浓雾之中,你能感觉到的只有你脚下路面的坡度。快速到达山脚的一个策略就是沿着最陡的方向下坡。这就是梯度下降的做法:通过测量参数向量θ相关的误差函数...
求解无约束极值问题, 我们介绍了四个方法: 最速下降法、 共轭梯度法、 变尺度法、 和步长加速法。 前三者属于解析法, 最后一个属于直接法。 比较常考的是 共轭梯度法和变尺度法, 最速下降偶尔也考到, 但是步长加速很少考。 有同学说...
51CTO博客已为您找到关于多元线性回归目标函数的梯度求解的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及多元线性回归目标函数的梯度求解问答内容。更多多元线性回归目标函数的梯度求解相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进
在Star-CCM+中使用共轭梯度方法求解流体动力学问题时,出现不收敛的情况可能有多种原因。 首先,不收敛可能是由初始猜测值不佳引起的。共轭梯度方法对初始猜测值非常敏感,如果初始猜测值离解的实际值较远,可能导致不收敛。因此,可以尝试使用其他求解器的结果作为初始猜测值,或者对初始猜测值进行调整,以期获得更好的收敛...
共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefel(1952)提出来的,用于解正定系数矩阵的线性方程组.由于共轭梯度法不需要矩阵存储,且有较快的收敛速度和二次终止性等优点,现已广泛应用与实际问题中。 2。共轭梯度法 共轭梯度法是共轭方向法的一种。所谓共轭方向法就是其所有的搜索方向都是相互共轭的方法。 定义设G是n×n对称...