線性方程組的迭代解法——共軛梯度法
1.代碼 %%共軛梯度法（用於求解正定對稱方程組） %%線性方程組M*X = b，M是方陣，X0是初始解向量,epsilon是控制精度 function CGM = Conjugate_gradient_method(M,b,X0,epsilon) m = size(M);up ...
原文：Ax = b 的迭代解法 —— 共軛梯度 （算法步驟）
線性方程組 Ax b 除了高斯消元法以外，還有其它的迭代解法，這里我們說的是共軛梯度法。 這里只針對 A 滿足 對稱 , 正定 即 ，並且是實系數的，那么我們可以用 梯度下降 和 共軛梯度 來解線性方程組 ： 向量和是共軛的 相對於A 如果滿足： 下圖兩兩向量都是針對所在梯度處的矩陣 共軛 的： 把梯度變換一下，就可以看出 共軛 其實也就是某種正交： 共軛梯度法解： 算法步驟： from wiki ...
2021-03-28 07:39 0 376 推薦指數：
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