共轭梯度法: About the code: A : the input A of Ax = b b : the input b of Ax = b x0 : the input guess of x x : the output x of Ax = b r ...
FR共轭梯度法 function sixge x , x,val,k frcg fun , gfun ,x end function f fun x f x x x end function g gfun x g x x x x , x x end function x,val,k frcg fun,gfun,x maxk 最大迭代次数 rho . sigma . k epsilon e n l ...
2018-06-28 15:44 0 1506 推荐指数:
共轭梯度法: About the code: A : the input A of Ax = b b : the input b of Ax = b x0 : the input guess of x x : the output x of Ax = b r ...
syms f x1 x2 f=(1/2)*x1^2+x2^2; x=[2;1]; a=[1 0;0 2];% A g1=diff(f,x1); g2=diff(f,x2); g=[g1;g2] ...
(FR)共轭梯度法是介于最速下降法和牛顿法之间的一个方法,相比最速下降法收敛速度快,并且不需要像牛顿法一样计算Hesse矩阵,只需计算一阶导数 共轭梯度法是共轭方向法的一种,意思是搜索方向都互相共轭 共轭的定义如下: 共轭梯度法是一种典型的共轭方向法,它的搜索方向是负 ...
共轭梯度法(Python实现) 使用共轭梯度法,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 运行结果 ...
共轭梯度法关键是要找正交向量寻找方向,去不断逼近解。 其本质是最小二乘解的思想 最小二乘解 其中A系数矩阵是确定的,Ax是永远都取不到向量 b的,取得到那就是不用最小二乘解 我要求AX和b最小的距离,就是要求b在Ax上的投影,向量b-AX一定是要垂直于AX ...
转自:http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707 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 ...
特点:具有超线性收敛速度,只需要计算梯度,避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值\(x_0\),容许误差\(\epsilon\) \(step1:\) 计算梯度\(g_k=\nabla f(x_k)\),if \(norm(g_k)<=\epsilon ...
牛顿法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk–αkdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk为下降方向, 设gk=∇f(xk)≠0">gk=∇f(xk)≠0, 则下降 ...