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共轭梯度法(讲稿)3
共轭梯度法;一、共轭梯度法的适用范围;二、等价极小值问题 ;详细证明过程如下：;三、极小化迭代法基本步骤及计算公式;欲求参数t,使F(U)最小，应令; 开始;;然而,在设计实际算法时,从一组n个(n维)彼此正交的梯度方向,直接计算出每一方向上的有哪些信誉好的足球投注网站步长是相当困难的（在Touati-Ahmed D,Storey C.Globally convergent hybrid conjugate gradient methods 中提到）。
?在极值点附近,由于梯度值逐渐减小,迭代步长越来越短,将迅速增加迭代次数;
②在极值点附近,由于梯度值逐渐减小,很小的数值误差,都有可能改变指向极值点的迭代方向,从而增加迭代次数。这两个因素使得最速下降法变得不具有实用性。但是,如果把正交有哪些信誉好的足球投注网站方向改为共轭方向,算法就很容易实现。;四、共轭梯度法;2、共轭向量的构造;;由于 ,上式可以写成;从而，;5、具体步骤：; 开始;;以上计算公式是假定A为对称正定的情况，当A为任意算子
时有另一套计算公式;举例：Ei=377 v/m
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