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搜索资源 - nonlinear conjugate gradient
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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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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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This paper suggests that a simple modification to the initial search direction can also substantially improve the training efficiency of almost all major optimization methods. It was discovered that if the initial search direction is locally modified
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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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