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。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使...
% 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))]'; ...
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...
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...
FR共轭梯度法是一种基于Armijo非精确线搜索的共轭梯度法。它的基本思想是在每次迭代中,通过比较当前解与前一次解之间的差值和其负数,来更新步长和方向。这种方法在求解非线性方程组时具有较高的收敛速度和较高的精度。以下是一个基于MATLAB的FR共轭梯度法程序:% 定义变量