共轭梯度法（CG）-GPU-CUDA代码

列出了GPU高性能计算的源代码，可供学习高性能计算的人使用

GPU高性能编程CUDA实战源代码 CUDA By example an introduction to general-purpose GPU programming Jason Sanders E

该代码集是GPU高性能编程CUDA实战一书的完全代码，如有问题请联系博主。

pythoncudagpu高性能运算代码2

CUDA高性能GPU计算Julia集代码，可运行CUDA 7.0编译的

Cg Toolkit, OpenGL Utility Toolkit (GLUT) 和 OpenGL Extensions (GLEW).

主要介绍了基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比,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

为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,

一种求解无约束优化问题的共轭梯度法，对非线性最优接是很好的一宗

对系数矩阵为对称正定的线性方程组，用共轭梯度法非常迅速