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最优化计算的牛顿法＋共轭梯度法的MATLAB程序-Optimization Newton's Law + conjugate gradient method MATLAB
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matlab编程的三个线性方程组求解子程序：cggm.m,fdm.m,febs.m.其中cggm.m为共轭梯度法求解子程序,fdm.m为最速下降法求解自程序,febs.m为三对角追赶法求解子程序.-Matlab programming three linear equations subroutine : cggm.m, fdm.m. febs.m. which cggm.m to conjugate gradient method subroutine, fdm.m for the steep
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共轭梯度法CGmatlab程序 解线性方程组-Conjugate gradient method matlab program for solving linear equations
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最优化方法中共轭梯度法的matlab程序-Optimization method of conjugated gradient method matlab program
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压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序：变量轮换法（variable_rotation.m）、最速下降法（steepest_descent.m）、修正牛顿法（modified_newton.m）、共轭梯度法（conjugate_gradient.m）。另外，coefficient_matrix.m为目标函数系数获得矩阵，minval.m为最小值计算函数，gradient.m为梯度计算函数-Compression bag contains unconstrained optimiz
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共轭梯度法，是数值分析中很重要的一种，源码为其在matlab中的实现。-Conjugate gradient method, numerical analysis is a very important one in the matlab source code for its realization.
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非线性规划中的最陡下降法、BFGS方法和共轭梯度法matlab源程序（3－拟牛顿BFGS方法）.m-Non-linear programming in the steepest descent method, BFGS and conjugate gradient method matlab source code (3- Quasi-Newton BFGS method). M
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用于解反问题的共轭梯度法，对于Ax=b，输入矩阵A，列向量b，以及迭代步数k，可求的列向量x-Solution of inverse problems for the conjugate gradient method, for Ax = b, the input matrix A, the column vector b, as well as the number of iterations k, rectifiable column vector x
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共轭梯度法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和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
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制作运用共轭梯度法解线性方程组的用户界面
-Making use of conjugate gradient method to solve linear equations of the user interface
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利用共轭梯度法求解无约束问题实例。其实现的软件为matlab-Using conjugate gradient method to solve the problem without constraint examples
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conjugate就是所谓的共轭梯度法，用迭代的思想解决一些数值问题-conjugate is called the conjugate gradient method, iterative thinking to solve some numerical problems
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Conjugate Gradient Method 共轭梯度发-Conjugate Gradient Method
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matlab程序，1文件功能用FR共轭梯度法求解无约束问题，2、3文件分别表示目标函数和梯度-matlab program, a file function with FR conjugate gradient method for solving unconstrained problems, 2,3 document represent the objective function and gradient
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用FR共轭梯度法求解无约束问题: min f(x)-By FR conjugate gradient method for solving unconstrained problem: min f (x)
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功能：用FR共轭梯度法求解无约束问题：min f(x)
输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数和梯度
输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-Features: use FR conjugate gradient method to solve the unconstrained problem: min f (x)
input: x0 is the initial point, fun, gfun is the objective functio
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Preconditioned conjugate gradient method for 2D poisson equation
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通过使用matlab求解共轭梯度法和牛顿法。熟悉经典优化方法。(Solve the conjugate gradient method and the Newton method by using matlab. Familiar with the classic optimization method.)
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Conditional Gradient Method algorithm
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基于Armijo-Goldstein准则的用matlab实现的共轭梯度优化方法，个人编写，适合优化方法入门练习。(Based on the Armijo-Goldstein criterion, the conjugate gradient optimization method implemented by Matlab is written by individual, suitable for the introduction of the optimization method)
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