共轭梯度法 最优化 c++

共轭方向法内容齐全包括例题和制作的ppt，不可多得一份好资料

提出了一种分析频谱的新方法,其主要思想是采用共轭梯度法训练傅里叶基神经网络权值,根据权值获得信号的幅度谱和相位谱,并给出了基于Matlab语言的频谱分析应用实例。仿真结果表明,与FFT相比,该方法具有

Delphi7神经网络算法之共轭梯度法全部源码，可以D7下编译，不需要第三方库，原VCL、代码编译成功，有需要的朋友可以学习研究下。

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共轭梯度法求解多宗量瞬态热传导反问题，描述了共轭梯度法在现实中的一个应用

典型的最优化问题，用最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最小值。

用共轭梯度法求解方程f=x1*x1+x2*x2-x1*x2-10x1-4x2+60的极小值解.

针对基本人工鱼群算法运算精度低和效率差的缺点，将共轭梯度法引入基本人工鱼群算法中，得到改进的人工鱼群算法。算法对每条人工鱼分别进行聚群算子和追尾算子，若更新结果没有得到改善，则利用共轭梯度法进行更新。

CG共轭梯度算法python实现 #775.5289919376373500维度 defCG2(A,b,x,imax=500,epsilon=0.0000001): steps=np.asarr

Conjugate gradient method related matlab program