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共轭梯度法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。-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
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用matlab编程，实现最优控制理论中的共轭梯度算法。-With the matlab programming, optimal control theory conjugate gradient algorithm.
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利用共轭梯度法求解无约束问题实例。其实现的软件为matlab-Using conjugate gradient method to solve the problem without constraint examples
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共轭梯度法 SUMT内点法 最速下降法 牛顿法 matlab实现-Conjugate gradient method SUMT interior point method the steepest descent method Newton method
matlab
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利用共轭梯度法进行方程组求解的MATLAB源代码-Solving equations by conjugate gradient method (matlab code)
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两个程序，基于共轭梯度的BP算法，和标准的BP算法，两个都是实现函数逼近-Two procedures, based on the conjugate gradient BP algorithms, and standard BP algorithm, are both function approximation
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Conjugate Gradient Method 共轭梯度发-Conjugate Gradient Method
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在无约束最优化方法中，通过选择搜索方向
k
d 而得到的方法主要有四种：最
速下降法，Newton法，共轭方向法，Quasi-Newton (拟牛顿法)。
-Study on the algorithm of several nonlinear conjugate gradient method and the analysis of global convergence
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基于共轭梯度算法的基本原理，以某一个具体的事例，实现共轭梯度算法对于事例的求取。-Based on the basic principle of the conjugate gradient algorithm to certain specific instances, to achieve conjugate gradient algorithm for the case of the strike.
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matlab程序，1文件功能用FR共轭梯度法求解无约束问题，2、3文件分别表示目标函数和梯度-matlab program, a file function with FR conjugate gradient method for solving unconstrained problems, 2,3 document represent the objective function and gradient
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用FR共轭梯度法求解无约束问题: min f(x)-By FR conjugate gradient method for solving unconstrained problem: min f (x)
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机械优化设计中的共轭梯度算法 优化二维方程-Conjugate Gradient
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功能：用FR共轭梯度法求解无约束问题：min f(x)
输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数和梯度
输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-Features: use FR conjugate gradient method to solve the unconstrained problem: min f (x)
input: x0 is the initial point, fun, gfun is the objective functio
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conjugate gradient algorithm for echo cancellation. adaptive filter for noise canellation
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the conjugate gradient method,-This article presents a three-containing conjugate gradient method, and prove the algorithm decline and global convergence, which demonstrate the effectiveness of the algorithm.
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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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数值计算方法中利用共轭梯度法求解正定对称矩阵方程-Conjugate gradient method for solving symmetric positive definite matrix equation
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Preconditioned conjugate gradient method for 2D poisson equation
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Conditional Gradient Method algorithm
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Conjugate Gradient Method
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