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搜索资源 - conjugate gradient
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探究特征值分布对共轭梯度算法的收敛性影响(The convergence effect of eigenvalue distribution on conjugate gradient algorithm)
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用共轭梯度法_MINRES_LANCZOS等迭代算法解线性方程组，清华大学李津老师高等数值分析大作业(This is the homework of Li Jin's higher numerical analysis course of Tsinghua University. We use the conjugate gradient method, MINRES method and LANCZOS algorithm to solve the linear equations.)
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三次样条插值 龙贝格积分 共轭梯度法的实现，基于matlab程序(Three spline interpolation Romberg conjugate gradient method)
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共轭梯度法求解对称正定线性方程组，用MATLAB得到的程序(Conjugate Gradient Method for Solving Symmetric Positive Definite Linear Equations, Using MATLAB to Get the Program)
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共轭梯度法求解N*N对称正定方程组，将解方程组问题转化一个最优化问题。(The conjugate gradient method is used to solve the N*N symmetric positive definite equations, and the problem of solving the equation set is transformed into an optimization problem.)
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吉文斯QR分解，豪斯霍尔德QR分解，三值样条插值法，共轭梯度法，4阶R-K分解(Givens QR decomposition, Moorhouse Holder QR decomposition, three value spline interpolation, conjugate gradient method, 4 order R-K decomposition)
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比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
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利用差分算法计算分数阶FHN方程和狄利克雷(Dirichlet)零边界条件：
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其中，数值仿真过程中需要对参数、和、进行选取。区域离散在空间方向取为个点，时间方向的步长为， 截止时间为T=1000。
2.程序 FHN_CG 是采用共轭梯度法求解线性代数方程组 Au=b。
程序 FHN_MG 是采用多重网格算法求解线性代数方程组Au=b(Using the difference algorithm to calculate the fractional FHN equation,
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共轭方向搜索法的matlab函数，有基本的共轭方向搜索法，共轭梯度法和Powell法等(The matlab function of the conjugate direction search method has the basic conjugate direction search method, the conjugate gradient method and the Powell method, etc.)
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利用高斯消元法法求解病态矩阵——hilbert 矩阵的线性方程组。通过条件数分析，找出误差较大的原因。再利用 Jacobi 迭代方法、G-S 迭代方法和 SOR 迭代法做了进一步探究。另外，作为要求之外的，还使用共轭梯度法来求解方程以来进行对比，并利用Tikhonov 正则化的方法改善矩阵的条件数，来减小误差。(The Gauss elimination method is used to solve the linear equations of the ill conditioned mat
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改进的HS共轭梯度法，能够更快的求解无约束优化问题(A modified Hestenes-Stiefel conjugate gradient method with sufficient descent condition and conjugacy condition)
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The following Matlab project contains the source code and Matlab examples used for orthogonal least squares algorithms for sparse signal reconstruction. Added after previous version ols_gp: Sparse reconstruction by Orthogonal Least Squares followed b
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使用各种不同的方法计算二元函数极值，如最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法，信赖域法等(Calculate binary function extremes using various methods, such as steepest descent, Newton's method, conjugate gradient method, quasi-Newton method, trust region method, etc.)
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分别用最速下降法、FR共轭梯度法、DFP法和BFGS法求解一个典型数学优化问题。(A typical mathematical optimization problem is solved by steepest descent method, FR conjugate gradient method, DFP method and BFGS method respectively.)
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基于MATLAB编写的大地电磁二维有限单元法正演程序，矩形单元剖分，线性插值，
使用说明：
1. 运行MT2DMODEL.m构建正演模型
2. 运行TMmodel.m和TEmodel.m正演计算，计算结果自动保存
3. 程序进行了优化，并将BICGSTAB（稳定双共轭梯度法）用于求解线性方程组，求解效率提高，一般情况下正演计算仅需1~2秒(Based on MATLAB compiled two-dimensional magnetotelluric fin
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所附代码提供了上述三种反卷积策略的实现。要开始，用户应该检查文件demo.m。反褶积子程序在以下文件中实现:deconvL2频率.m:在频域反褶积，假设高斯导数在前面。2.deconvL2.m:利用共轭梯度算法，假设在空间域上存在高斯导数先验的反褶积。3.deconvSps.m:利用迭代重加权最小二乘算法，在空间域上假设一个稀疏导数先验的反褶积。(The enclosed code provides the implementation of the above three deconvolut
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matlab程序的共轭梯度法，研究生计算方法课程专用(Matlab program conjugate gradient method, Graduate computing method courses dedicated)
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运筹学中的问题求解，使用共轭梯度法来求最优解(Solving problems in operations research, using conjugate gradient method to find the optimal solution)
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共轭梯度法求解方程组例程matlab代码Conjugate gradient method to solve equations routine matlab code
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解决EIT中的逆问题，包括吉洪诺夫，Landewer，L1，共轭梯度法等(Solve the inverse problem in EIT, including gihunov, landewer, L1, conjugate gradient method and so on)
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