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LM算法
老外写的The Levenberg-Marquardt (LM) algorithm is the most widely used optimization algorithm. It
outperforms simple gradient descent and other conjugate gradient methods in a wide variety of
problems. This document aims to provide an intuitiv
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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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用C语言写的预处理共轭梯度法求解线性方程组的程序-Preconditioned Conjugate Gradient Method with C Language for solving linear system of equations
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共轭梯度的几种方法对标准函数的测试结果比较 附比较结果-Several conjugate gradient method of function test criteria attached to the results of the comparison results
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无约束优化中的共轭梯度算法程序，解压缩后就可以用了-Unconstrained optimization of the conjugate gradient algorithm procedure can be extracted after the
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CG共轭梯度法迭代解矩阵方程，Hhestens和Stiefel给出，-Conjugate gradient method CG iterative matrix equation solution, Hhestens and Stiefel given
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利用共轭梯度法（CG+）求解大规模无约束最优化问题，代码所用语言为Fortran77.-The use of conjugate gradient method (CG+) to solve large-scale unconstrained optimization problems, the code language for Fortran77.
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An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain written by Jonathan Richard Shewchuk.Algorithm of conjugate gradient method introduced in this file is easy to read and understand.-An Introduction to the Conjugate Gradient
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共轭梯度算法C程序,本程序适用于n设计变量的函数优化问题，对于不同的设计变量个数可以改变维数,该算法程序只在主函数中与其他无约束程序有差别，其他部分基本一样。-Conjugate gradient algorithm C procedures, the procedures for n design variables of the function optimization problem, the number of different design variables can change
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用matlab编程，实现最优控制理论中的共轭梯度算法。-With the matlab programming, optimal control theory conjugate gradient algorithm.
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共轭梯度法 SUMT内点法 最速下降法 牛顿法 matlab实现-Conjugate gradient method SUMT interior point method the steepest descent method Newton method
matlab
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利用共轭梯度法进行方程组求解的MATLAB源代码-Solving equations by conjugate gradient method (matlab code)
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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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基于共轭梯度算法的基本原理，以某一个具体的事例，实现共轭梯度算法对于事例的求取。-Based on the basic principle of the conjugate gradient algorithm to certain specific instances, to achieve conjugate gradient algorithm for the case of the strike.
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机械优化设计中的共轭梯度算法 优化二维方程-Conjugate Gradient
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the conjugate gradient method,-This article presents a three-containing conjugate gradient method, and prove the algorithm decline and global convergence, which demonstrate the effectiveness of the 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。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradie
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数值计算方法中利用共轭梯度法求解正定对称矩阵方程-Conjugate gradient method for solving symmetric positive definite matrix equation
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Conjugate Gradient Method
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Conjugate Gradient Method for finding minimum of funcitons
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