1. Wave equation and the finite difference method 1. Imaging 3. Boundary saving scheme Design information of L1 primitives 1. Stencil2D 1. RTM2D Forward streaming module Backward streaming module 3. Ste
conjugatedgradientmethod) 既然共轭梯度法的收敛速度取决于系数矩阵的特征值,那么我们可以将 Ax=bAx = bAx=b转化为等价的A~x=b~\widetilde{A}x...原问题的解。 预处理矩阵 已知在通过迭代法求解线性方程组的过程中,我们需要清楚每次下降的方向和下降的步长。 下降的方向 d‾(k+1)=d‾(r+1)+β ...
Conjugate Gradient Descent (1) - Python实现 算法特征:①. 将线性方程组等效为最优化问题; ②. 以共轭方向作为搜索方向. 算法推导:Part Ⅰ 算法细节现以如下线性方程组为例进行算法推导, (1)Ax=b如上式(1)解存在, 则等效如下最优化问题, (2)min12‖Ax−b‖22⇒min12xTATAx−bTAx上式(2)之...
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ConjugateGradientInPython是一种基于共轭梯度法的算法,用于求解非线性规划问题。在Python中实现,它首先对目标函数求导,构建梯度向量。算法通过迭代,沿着一个与先前搜索方向接近的最优方向逐步调整决策变量。每次迭代计算梯度的共轭组合,以加速收敛。通过迭代更新和方向调整,直到找到局部最小值或达到预设的停止条件,如梯度...