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共轭梯度法

时间:2014-10-11 23:25:36      阅读:431      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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共轭梯度法英语Conjugate gradient method),是求解数学特定线性方程组数值解的方法,其中那些矩阵为对称正定。共轭梯度法是一个迭代方法,它适用于稀疏矩阵线性方程组,因为这些系统对于像Cholesky分解这样的直接方法太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时很常见。

共轭梯度法也可以用于求解无约束的最优化问题。

双共轭梯度法提供了一种处理非对称矩阵情况的推广。

方法的表述

设我们要求解下列线性系统

bubuko.com,布布扣

其中n-×-n矩阵A是对称的(也即,AT = A),正定的(也即,xTAx > 0对于所有非0向量x属于Rn),并且是实系数的。

将系统的唯一解记作x*

最后算法

经过一些简化,可以得到下列求解Ax = b的算法,其中A是实对称正定矩阵。

x0 := 0
k := 0
r0 := b
repeat until rk is "sufficiently small":
k := k + 1
if k = 1
p1 := r0
else
bubuko.com,布布扣
end if
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xk := xk-1 + αk pk
rk := rk-1 - αk A pk
end repeat
结果为xk

共轭梯度法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/liangliangdetianxia/p/4019803.html

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