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搜索资源 - conjugate direction
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该文提出了一种分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法，该算法修正了方向追踪算法的方向，提高了压缩感知的重构精度。-This paper presents a weak sub-threshold tracking Conjugate gradient algorithm, which fixes the direction of the direction of tracking algorithms to improve the accuracy of the reconstruction of co
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共轭梯度法编程.共轭梯度法是共轭方向法的一种依赖于迭代点的负剃度而构造出来的-Conjugate gradient method programming. Conjugate gradient method is a conjugate direction method relies on an iterative point out negative tonsure and the structure of the
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共轭方向法，要用的自己下来看看吧，很好的优化程序
-Conjugate direction method, we should take a look at it from their own, a good optimizer
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1． 程序运行时首先输入要求解第几题，然后输入初始点，即可得到最后结果。从程序运行结果中我们可以看到，采用共轭梯度法所得的结果比采用最速下降法所得的结果更为精确，这是由于：共轭梯度法实质上是对最速下降法的修正，使搜索方向变为共轭方向，即每一步的搜索方向都要对该步的负梯度进行修正。-1. Program run-time solution of the first type the first few questions asked, and then enter the initial poin
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the folder contains five scr ipts.m for direction of arrival estimation
1. DOA in 2D plane with PM Correlated sources underunknown Toelpitz noise
2. DOA in 2D plane with esprit code
3. DOA in 1D plane with esprit code
4. DOA in 2D plane with
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利用共軛梯度法求解線性聯立方程組 從整體來搜索最佳方向-Using conjugate gradient method for solving linear simultaneous equations to search for the best direction for the overall
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这是书上的共轭方向方法的两个例子的程序，大家可以参考一下。-This is a book on the method of conjugate direction procedures for two examples, we can refer to.
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"Powell s Conjugate Direction Method" Model
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使用c简单描述工程优化中的最速下降法、牛顿法以及共轭方向法-Using the c simple descr iption of engineering optimization in the steepest descent method, quasi-Newton method and conjugate direction method
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《最优化方法及其Matlab程序设计》较系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法，以及主要算法的Matlab程序设计，主要内容包括（精确或非精确）线搜索技术、最速下降法与（修正）牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题的解法、约束优化问题的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。-" Optimization Methods and Matlab programming," a more systematic introd
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提出一种基于直接数据域最小二乘方法的自适应多波束形成算法,包括前向计算、后向计算和前-
后向计算。利用天线阵元输出复电压的单快拍数据构建矩阵方程,采用共轭梯度法求解得到阵列的自适应权值向
量,从而在所有期望信号方向形成接收波束,同时在各干扰方向形成深零陷,使信干噪比显著提高。由于只需对单
快拍数据进行处理,并且避免了样本协方差矩阵的构造及矩阵求逆运算,故计算复杂度较传统算法低。-An adap tive multip le beamforming algorithm based on
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采用共轭方向法中的BFS方法进行优化，程序中采用简单算例，并附有文档说明-The conjugate direction method in the BFS method to optimize the process using a simple numerical examples, along with documentation
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共轭方向法的DFP算法，寻优效果好，对目标函数的次数没有限制-Conjugate direction method DFP algorithm optimization effect, the objective function is no limit to the number of
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计算方法 共轭方向法进行函数优化 包括源码和可执行文件-Calculation conjugate direction method for function optimization, including source code and executable files
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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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This code implements an unconstrained optimization algorithm based on a non-monotone truncated Newton Method.
At each iteration a truncated newton method, based on the conjugate gradient algorithm, is used to find the search direction the step size
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无约束问题最优化方法的核心问题是选择搜索方向。
以正定二次函数为例，来观察两个方向关于矩阵Ａ共轭的几何意义-Unconstrained optimization problems are most core issue is to choose the search direction. In definite quadratic function, for example, to observe both directions on the matrix A conjugate geome
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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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共轭方向搜索法的matlab函数，有基本的共轭方向搜索法，共轭梯度法和Powell法等(The matlab function of the conjugate direction search method has the basic conjugate direction search method, the conjugate gradient method and the Powell method, etc.)
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DFP和BFGS算法由于只在最后运算上有点细微差别所以写在了一起，分别用注释的形式表示，函数可自行调节(The DFP and BFGS algorithms are written together in the form of annotations because they only have a small cell in the last operation. The function can be adjusted by itself.)
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