最优化方法的梯度法和共轭梯度法

基于复变量求导法的共轭梯度法及其在边界条件辨识中的应用，崔苗，端维伟，为了利用共轭梯度法的计算精度高和收敛速度快的优点，避免传统共轭梯度法在求解非线性热传导反问题中的微分处理、复杂的推导过程

最优化算法之共轭梯度算法求解非线性规划问题，代码运行稳定

在经典的算法的基础上继续延伸,将其进一步推广到最优化领域里的和意义下的求解问题中去,获得了可适应更普遍意义下的最优化间题的求解算法一广义共扼梯度法.

共轭梯度和互补滤波的结合姿态解算。可以运用在四旋翼等场合。文档也是以一个例子作为说明。但是如果运用在自己的飞控中还要做一些移植。

利用共轭梯度法重建三维物体表面算法的研究

为寻求同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法,在Wolfe线搜索下,构造一种修正的DY共轭梯度法.该算法产生的搜索方向为充分下降方向,这一性质与所采用的线搜索方法无关.在Wolfe线搜索的条件下证

本文对迭代盲目去卷积复原方法进行了研究，提出了基于频域共轭梯度法的交替迭代优化复原算法，在频域上构造了关于目标图像和点扩展函数频谱的误差代价函数，将共轭梯度法引入到频谱误差代价函数的极小化过程中，并将

Optimized search conjugate vector method

压缩感知matlab实现%压缩传感的非线性共轭梯度方法实现（该程序可应用到核磁共振成像）%采用全变分技术和快速傅立叶变换技术%随机测量方式为傅立叶域的采样

今天小编就为大家分享一篇python 梯度法求解函数极值的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧