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搜索资源 - conjugate gradient method
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这是共轭梯度法程序，比较好的，对于做最优化课程设计有帮助-This is the conjugate gradient method program, better，For optimization design of course do help
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病态线性方程组的计算题，涉及Gauss消元法、雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、最速下降法和共轭梯度法。每一个方法，都编写一个m文件，封装成函数的形式。然后通过总的HilbLineEquSet.m文件来调用执行，画出误差曲线图，得到运行结果。总的Matlab程序流程，如下所示： 病态方程组的计算包括：HilbLineEquSet.m、gauss.m、jacobi.m、gauss_seidel.m、fastest_descend.m和conjugated_grad.m六个文件。 程序执行结果包括：
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共轭梯度法 求解线性方程组的子函数 可以编程直接调用 可验证其误差下降速度和收敛性-Conjugate gradient method is used to solve the linear equations son function can be directly call can be validated the programming error drop speed and convergence
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共轭梯度法求多元函数的极值，使用matlab程序即可解答-Conjugate gradient method for the extreme multi-function use matlab program to answer
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engineering optimization methods using newton method, quasi newton method, and conjugate gradient method
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该软件包CG +是为解决大规模，无约束，非线性优化问题的共轭梯度代码。企业管治+实现了共轭梯度法的三个不同版本：弗莱彻-里夫斯方法，波拉克Ribiere方法的，积极的波拉克-Ribiere方法的（聊天总是非负）-The package CG+ is a Conjugate Gradient code for solving large-scale, unconstrained, nonlinear optimization problems. CG+ implements three diffe
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包PREQN自动生成的预处理共轭梯度方法解决线性方程组的序列。-he package PREQN automatically generates preconditioners when solving a sequence of linear systems of equations by means of the conjugate gradient method.
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共轭梯度法的prp方法结合非单调法求解多维函数的极小值，在此前必须编写好一为搜索函数-Minimum prp method combined with non-monotonic conjugate gradient method for solving multidimensional function must be written in the previous one for search function
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共轭梯度法的prp方法结合wolfe-powell法求解多维函数的极小值，在此前必须编写好一为搜索函数-Minimum of Conjugate Gradient Method the prp method combined wolfe-powell method to solve the multi-dimensional function must be written in the previous one for search function
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共轭梯度法的FR方法结合wolfe-powell搜索，求解多维函数的极小值，在此前必须编写好一为搜索函数-FR method combined with the conjugate gradient method wolfe-powell search for solving multidimensional function minimum, must be written in the previous one for the search function
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共轭梯度法的FR方法结合黄金分割法求解多维函数的极小值，在此前必须编写好一为搜索函数-Minimum value of the FR conjugate gradient method combined with golden section method to solve the multi-dimensional function must be written in the previous one for search function
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共轭梯度法prp结合wolfe-powell搜索求解函数的极值，在之前必须准备好相应的程序-Conjugate gradient method the prp combined wolfe-powell search for solving the extreme value of the function must be ready before the corresponding program
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matlab程序非线性优化设计方法时下流行的关于非线性规划的源程序,包括SQP方法、乘子法程序、二次规划、非线性最小二乘法、共轭梯度法、拟牛顿法、线搜索技术、信赖域方法、最速下降法与牛顿法等-matlab program nonlinear optimization design method popular on nonlinear programming source code, including the SQP method, the multiplier method procedur
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用共轭梯度法求解无约束优化问题，把共轭性和最速下降法想结合来求出目标函数最小点，仿真正确。-Conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems, the conjugate and the steepest descent method would like to combine to find the minimum point of the objective function, the simu
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超松弛预处理共轭梯度法，用于求解有限元计算中常见的大型对称稀疏矩阵-Overrelaxation preconditioned conjugate gradient method for solving the finite element calculation of large symmetric sparse matrix
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Conjugate gradient method
for solving linear eq uations
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Conjugate Gradient Method and Optimization with ploting results
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradie
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradien
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矩阵分解的C程序 包括有矩阵的LU分解，矩阵的UU分解还有共轭梯度法-Matrix decomposition of the C program, including a matrix LU decomposition, the UU decomposition of the matrix conjugate gradient method
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