针对你提出的“fr共轭梯度法matlab程序”问题,我将从理解共轭梯度法、编写MATLAB函数、测试程序、优化程序以及提供使用说明这几个方面来详细解答。 1. 理解共轭梯度法的基本原理和算法步骤 共轭梯度法(Conjugate Gradient Method, CG)是一种用于求解无约束优化问题的迭代方法,特别适用于大规模线性系统或二次函数最小化...
% FR共轭梯度法 functionsixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end functionf=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end functiong=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; ...
fr共轭梯度法是一种用于求解线性方程组的迭代法。相比于共轭梯度法,fr共轭梯度法通过引入Fletcher-Reeves公式,在迭代过程中更加准确地选择搜索方向,可以更快地收敛到解。通过Matlab的实现示例,我们可以看到fr共轭梯度法在求解线性方程组时具有较高的效率和精度。读者可以根据自己的需求,将fr共轭梯度法应用到实际问题中。
共轭梯度法 FR G为对称正定矩阵，X是初始点，e为精度 a是精确线搜索步长 function [m2,a,d,X,g1,f1] = conjgrad(G,b,c,X,e)n=length(G);if n==2 format long e %rat syms x1 x2 f=1/2*[x1,x2]*G*[x1;x2]+b'*[x1;x2]+c;g=[diff(f,x1);diff(f,x2)];g1...
无约束最优化的matlab代码_f-r求解无约束规划例题,fr共轭梯度法matlab程序解无约束优化问题-专业指导代码类资源 噢买**买噶上传1.74 KB文件格式rar 无约束最优化:主要是共轭梯度法和拟牛顿法中DFP方法,很简单的程序。清晰易懂。初学者使用。 (0)踩踩(0)...