共轭梯度法例题 数学上，共轭梯度法实2113求解特定线性系统的数值解5261的方法，其中那些矩阵为4102对称和正1653定。共轭梯度法是一个迭代方法，所以它适用于稀疏矩阵系统，因为这些系统对于象乔莱斯基分解这样的直接方法太大了。这种系统在数值求解偏微分方程时相当常见。共轭梯度法也可以用于求解无约束优化问题。双共轭梯度法提供了一种处理非对称矩阵情况的推广。
如何深入浅出地讲解麦克斯韦方程组？ 如何尽可能使用形象朴素的语言讲解麦克斯方程组。微积分可以不做深入解释，但是如何使用高中知识解释方程…
最优化：可行方向法 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：klxjunyan唯楚有材于斯为盛最优化主讲：刘陶文学好最优化，走遍天下都不怕课件制作：刘陶文第十三章约束问题算法(II)—可行方向法一、Zoutendijk可行方向法二、投影梯度法三、既约梯度法思想构造可行点序列{xk使得目标函e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333433623830数序列{f(xk)单调下降，且xkKKT点其过程如下：给定可行点xk，(1)计算下降可行方向dk；(2)通过线性搜索(受可行性限制)计算步长k，产生新的可行点：xk1xkkdk考虑到(1)和(2)，我们先介绍线性约束问题的可行方向法，然后将其适当推广到非线性约束问题.第一节Zoutendijk算法一.线性约束情形考虑线性约束问题minf(x)s.t.gi(x)aiTxbi0，iIhj(x)aTjxbj0，jE记可行域D{xgi(x)0，iI；hj(x)0，jExD，在x处的有效集为A(x)I(x)E{igi(x)0，iIE(.)1、下降可行方向由于(13.1)的约束是线性的，xD，在x处的可行方向集S(x){dRnaiTd0，iI(x)；aTjd0，jE而在x处的目标函数的下降方向满足：f(x)Td0因此，在x处，我们通过求解下列线性规划问题来计算下降可行方向：mins.t.f(x)TdaiTd0，iI(x)aTjd0，jEd1(13.2)确保目标函数有界约束d1
