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This algorithm computes search directions conjugate about the Hessian matrix of the objective function directly in the evaluation function of the gradient, but without the direct evaluation of the Hessian of the objective function used fletcher and r
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最优化中常见的一些算法，包括DFP，共轭法，拟牛顿法，梯度法等-Common algorithm optimization, including the DFP, conjugate method, quasi-Newton method, gradient method
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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 共轭梯度法，牛顿法，修正牛顿法，拟牛顿法，信赖域法，显式最速下降法， maUYlv梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，GTPQPsC二阶粒子群算法等等。
-Curriculum design to achieve matlab optimization design, program code includes a variety of algorithms, su
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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 共轭梯度法，牛顿法，修正牛顿法，拟牛顿法，信赖域法，显式最速下降法， WtNeOP梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，LOEnfOO二阶粒子群算法等等。
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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 共轭梯度法，牛顿法，修正牛顿法，拟牛顿法，信赖域法，显式最速下降法， rNSAEu梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，CHCgfQt二阶粒子群算法等等。
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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 共轭梯度法，牛顿法，修正牛顿法，拟牛顿法，信赖域法，显式最速下降法， bJeXIk梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，AmFncXO二阶粒子群算法等等。
-Curriculum design to achieve matlab optimization design, program code includes a variety of algorithms, su
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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 共轭梯度法，牛顿法，修正牛顿法，拟牛顿法，信赖域法，显式最速下降法， sxaNcV梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，qbPxQUH二阶粒子群算法等等。
-Curriculum design to achieve matlab optimization design, program code includes a variety of algorithms, su
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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 共轭梯度法，牛顿法，修正牛顿法，拟牛顿法，信赖域法，显式最速下降法， maUYlv梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，GTPQPsC二阶粒子群算法等等。
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QAM调制，最速下降法，Newton，黄金分割法，
BFGS算法，非线性共轭梯度法，MAILAB实例-QAM modulation, the steepest descent method, Newton, golden section method,
BFGS algorithm, nonlinear conjugate gradient method, MAILAB examples
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用VC++应用到最优化算法中的共轭梯度法-Using VC++ applied to the optimization algorithm of the conjugate gradient method
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非线性规划各种算法汇总，包括线搜索、梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、DFP算法、BFGS算法和信赖域算法-Summary all kinds of algorithm of nonlinear programming, including line search, the gradient descent method, Newton method and conjugate gradient method, DFP algorithm and BFGS algorithm and trust
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求解正定二次函数的共轭梯度法及其改进算法。-Conjugate Gradient Method for Solving Positive Definite Quadratic Functions and Its Improved Algorithm.
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-The Conjugate Gradient method is a method b
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无约束多维极值算法 共轭梯度法 用共轭梯度法求解多维函数的极值(Unconstrained multidimensional extreme value algorithm; conjugate gradient method)
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实现数值计算的简单算法code 包括：非线性最小二乘问题、共轭梯度法、拟牛顿法、最速下降法与牛顿法、线搜索技术、乘子法程序、二次规划(A simple algorithm for numerical calculation, including nonlinear least squares problem, conjugate gradient method, quasi-Newton method, steepest descent method and Newton method, lin
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共轭梯度法也就是共轭方向法的一种特殊形式，即初始搜索方向为梯度方向。其中根据β的不同又可细分为FR、PRP等方法，主要参考了文件夹中的四本书的内容对其进行总结。最优化算法本质上都是进行最小值的寻优，FR共轭梯度法也不例外。寻优的问题包括两个重要的方面，一个是方向，一个是步长。(Conjugate gradient method is a special form of conjugate direction method, that is, the initial search directio
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算法，遗传算法，主要用于多维极值的共轭梯度法，非常方便好用(Algorithm, genetic algorithm, conjugate gradient method, which is mainly used for multi-dimensional extreme value, is very convenient and easy to use)
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用共轭梯度法_MINRES_LANCZOS等迭代算法解线性方程组，清华大学李津老师高等数值分析大作业(This is the homework of Li Jin's higher numerical analysis course of Tsinghua University. We use the conjugate gradient method, MINRES method and LANCZOS algorithm to solve the linear equations.)
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比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
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利用差分算法计算分数阶FHN方程和狄利克雷(Dirichlet)零边界条件：
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其中，数值仿真过程中需要对参数、和、进行选取。区域离散在空间方向取为个点，时间方向的步长为， 截止时间为T=1000。
2.程序 FHN_CG 是采用共轭梯度法求解线性代数方程组 Au=b。
程序 FHN_MG 是采用多重网格算法求解线性代数方程组Au=b(Using the difference algorithm to calculate the fractional FHN equation,
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