conjugate gradient method的意思|示意
共轭斜星[梯度]法
conjugate gradient method的用法详解
英语单词conjugate gradient method是一种受到广泛关注的数学方法。它被称为共轭梯度方法，是一种非线性迭代算法，主要应用于求解最优化问题。
在求解最优化问题时，共轭梯度方法可用来求解某个函数在特定区域内的最小值。该方法采用“共轭”的概念，将损失函数分解为多个子问题，从而实现精准的搜索。
共轭梯度方法的步骤如下：首先，确定最优化问题的目标函数，然后求出其一阶导数；其次，确定初始猜测点和步长；之后，根据一阶导数计算当前点的梯度，按照梯度负方向搜索；此外，借助共轭技术，可以按照梯度正方向移动，搜索最优解；最后，最优解会越来越接近拟合数据，达到收敛点。
共轭梯度方法有着优良的效果：它可以准确的搜索最优解，可以快速的收敛，最大限度的减少搜索空间，具有良好的效率，有利于缩短最优化问题的求解时间。
conjugate gradient method相关短语
1、 Preconditioned Conjugate Gradient Method 共轭梯度法,预条件共轭梯度法,预处理共轭梯度法
2、 hs conjugate gradient method hs共轭梯度法
3、 modified hs conjugate gradient method 改进hs共轭梯度法
4、 pr conjugate gradient method pr共轭梯度法
5、 PRP conjugate gradient method PRP共轭梯度法
6、 cyclic conjugate gradient method 循环共轭梯度法英语,循环共轭梯度法,翻译
7、 normalized conjugate gradient method 归一化共轭梯度法
conjugate gradient method相关例句
The conjugate gradient method is one of the most efficient methods for solving unconstrained optimization problems.
共轭梯度方法是求解无约束优化问题的一类有效方法.
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For this theory, it is better than the traditional fixed damping conjugate gradient method.
从理论上讲，它要优于传统的固定阻尼共轭梯度法。
Conjugate Gradient Method complete source code can be used directly.
共轭梯度法完整的源代码可以直接使用.
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The conjugate gradient method is one of the most efficient methods for solving unconstrained optimization problems.
共轭梯度法是求解无约束优化问题的一类有效方法。
In this paper, the relationship of DFP variable metric method and FR conjugate gradient method is investigated.
研究了求解无约束极值问题的DFP变尺度法和FR共轭梯度法的关系问题。
In this thesis, we mainly discuss the algorithm and the theory of conjugate gradient method.
本文主要研究了共轭梯度法的算法和理论,得到了一些理论和数值结果.
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Since conjugate - gradient method chose proper search direction, it improves the convergence very much.
共轭梯度法选取了适当的搜索方向, 使收敛性有了明显的改善.
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The conjugate gradient method and quasi - Newton method are two important methods for solving nonlinear optimization problems.
共轭梯度法和拟牛顿方法是求解无约束优化问题的最重要的两种方法.
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