共軛梯度法： 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）共軛梯度法是介於最速下降法和牛頓法之間的一個方法，相比最速下降法收斂速度快，並且不需要像牛頓法一樣計算Hesse矩陣，只需計算一階導數 共軛梯度法是共軛方向法的一種，意思是搜索方向都互相共軛 共軛的定義如下： 共軛梯度法是一種典型的共軛方向法，它的搜索方向是負 ...

% FR共軛梯度法 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 ...

共軛梯度法關鍵是要找正交向量尋找方向，去不斷逼近解。 其本質是最小二乘解的思想 最小二乘解 其中A系數矩陣是確定的，Ax是永遠都取不到向量 b的，取得到那就是不用最小二乘解 我要求AX和b最小的距離，就是要求b在Ax上的投影，向量b-AX一定是要垂直於AX ...

轉自：http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707 共軛梯度法（Conjugate Gradient）是介於最速下降法與牛頓法之間的一個方法，它僅需利用一階導數信息，但克服了最速下降法收斂慢的缺點，又避免了牛頓法需要存儲 ...

特點：具有超線性收斂速度，只需要計算梯度，避免計算二階導數 算法步驟 \(step0:\) 給定初始值\(x_0\),容許誤差\(\epsilon\) \(step1:\) 計算梯度\(g_k=\nabla f(x_k)\),if \(norm(g_k)<=\epsilon ...

牛頓法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式為xk+1=xk&#x2013;&#x03B1;kdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk為下降方向, 設gk=&#x2207;f(xk)&#x2260;0">gk=∇f(xk)≠0, 則下降 ...

概述 優化問題就是在給定限制條件下尋找目標函數\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的極值點。極值可以分為整體極值或局部極值，整 ...