共轭梯度法(CGV)

MATLAB结合实例实现共轭梯度，使用了经典共轭下降公式，DY公式，FR公式，PRP+公式和PRP公式，解决最优化问题

portfolio--cgv

Optimized search conjugate vector method

最优化课程设计--共轭梯度法算法分析与实现 (设计程序) 题目 共轭梯度法算法分析与实现 班级 / 学号 14140101/2011041401011 学 生 姓 名 黄中武 指 导 教 师 王吉波

具体细节请参加我的共轭梯度法求解偏微分方程无并行版本。这个程序是建立在上一个基础上的升级。不同的是这里我用的是五点法而不是压缩的矩阵A。

为了有效地求解二次规划逆问题，提出了一种求解其对偶问题的子问题的光滑化信赖域共轭梯度法。该方法采用增广拉格朗日法求解其对偶问题，引入光滑函数将对偶问题的子问题转换成连续的无约束优化问题，将信赖域法与共

大规模多输入多输出系统中,最小均方误差信号检测算法是近似最优的,但由于其涉及矩阵求逆,计算复杂度随着天线数量增加呈指数增长。提出了低复杂度的预处理共轭梯度信号检测算法,该算法通过预处理技术降低矩阵条件

为寻求收敛性质和数值表现具佳的无约束优化算法,利用共轭梯度法和含有两个方向调控参数的谱共轭梯度法,结合LS方法与CD方法给出混合的共轭参数和相应的谱参数,建立采用标准Wolfe线搜索的谱共轭梯度算法,

求解线性⽅方程组 Ax=b，其中 A 为 nxn 维的已知矩阵，b 为 n 维的已 知向量，x 为 n 维的未知向量。 (1)Jacobi 迭代法。 (2)Gauss-Seidel 迭代法。 (3)逐

梯度法回溯直线法