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无约束条件下的共轭梯度法的最优化程序设计-Not constrained conjugate gradient method to optimize programming
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共轭斜量迭代解方程组，但对方程要求非病态-Conjugate Gradient iterative solution of equations, but the equation requires a non-pathological
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共轭梯度法，用于机械优化设计中的无约束优化方法的求法，基于二元函数。-Conjugate gradient method, the optimum design of the machine used for unconstrained optimization method the method, based on binary function.
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运用共轭梯度法和复合型法求函数的最小值，可以优化用-Can be optimized with the use of the conjugate gradient method and Method composite function of the minimum
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鲍威尔方法是鲍威尔于1964年提出的，以后又经过他本人的改进。该方法是一种有效的共轭梯度方向法，它可以在有限步内找到二次函数的极小点。对于非二次函数只要具有连续的二阶导数，用这种方法也是有效的。-Powell method is proposed in 1964, and later through his own improvements. This method is an effective method of conjugate gradient direction, it can fi
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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) is between the steepest descent method between a law an
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共轭梯度法源程序，可以再vc++下进行运行-Conjugate Gradient Method source
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