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 ...

（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 ...

% FR共轭梯度法 function sixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g ...

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 ...

牛顿法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk&#x2013;&#x03B1;kdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk为下降方向, 设gk=&#x2207;f(xk)&#x2260;0">gk=∇f(xk)≠0, 则下降 ...

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 ...