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共扼梯度法的Matlab源程序，寻找非线性或线性方程的极值-conjugate gradient method of Matlab source to find nonlinear equations or linear Extreme
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用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。
用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。
以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。
-Using MATLAB to solve the problem of non-binding, there are the steepest descent method, Newton method, conjugate gradie
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图像重建常常被转化为解非线性无约束极值问题, 通过范数极小化推导出共扼梯度法的
一般算法。通过对模拟数据和实际工件断层扫描数据进行图像重建, 估计了算法的有效性, 结果表明, 与最速下降法相比, 此算法更适用于不完全投影数据的图像重建, 在保证重建图像拟合度的同时, 大大提高了重建速度。-Image reconstruction has often been transformed into solving nonlinear unconstrained extremum problem,
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我编写的一个关于解决非线性方程的优化问题的共轭梯度法，希望对大家有用-I prepared a solution of nonlinear equations about the optimization problem of conjugate gradient method, in the hope that useful
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matlab编写的共轭梯度法，用来解决非线性优化问题-matlab prepared by the conjugate gradient method is used to solve nonlinear optimization problems
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各种求解非线性方程组的算法程序，包括牛顿法及变形，不动点迭代，共轭梯度-Various algorithms for solving nonlinear equations procedures, including Newton and deformation, fixed point iteration, conjugate gradient, etc., etc.
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共轭梯度法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。-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
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该软件包CG +是为解决大规模，无约束，非线性优化问题的共轭梯度代码。企业管治+实现了共轭梯度法的三个不同版本：弗莱彻-里夫斯方法，波拉克Ribiere方法的，积极的波拉克-Ribiere方法的（聊天总是非负）-The package CG+ is a Conjugate Gradient code for solving large-scale, unconstrained, nonlinear optimization problems. CG+ implements three diffe
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matlab程序非线性优化设计方法时下流行的关于非线性规划的源程序,包括SQP方法、乘子法程序、二次规划、非线性最小二乘法、共轭梯度法、拟牛顿法、线搜索技术、信赖域方法、最速下降法与牛顿法等-matlab program nonlinear optimization design method popular on nonlinear programming source code, including the SQP method, the multiplier method procedur
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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。-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradie
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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-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradien
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非线性反演中的共轭梯度反演方法 MATLAB程序-Conjugate gradient inversion in the nonlinear inversion method for MATLAB program
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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。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) between the steepest descent between law and Newton'
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非线性共轭梯度算法，用于非线性最优化问题。-Nonlinear conjugate gradient algorithm for nonlinear optimization problem.
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在无约束最优化方法中，通过选择搜索方向
k
d 而得到的方法主要有四种：最
速下降法，Newton法，共轭方向法，Quasi-Newton (拟牛顿法)。
-Study on the algorithm of several nonlinear conjugate gradient method and the analysis of global convergence
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完整的二维非线性共轭梯度反演源代码，作者是Mackie 和Rodi。-Complete two-dimensional nonlinear conjugate gradient inversion source code, the author is Mackie and Rodi.
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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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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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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。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradie
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matlab源代码解决非线性共轭梯度，很好的参考(Matlab source code to solve nonlinear conjugate gradient reference)
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