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1)  Conjugate gradient path
共轭梯度路径
1.
An affine scaling interior projected conjugate gradient path algorithm for the box constrained optimization;
有界变量约束优化的仿射投影共轭梯度路径内点方法
2)  conjugate gradient
共轭梯度
1.
The conjugate gradient algorithm of variational damping and its capability analysis;
变阻尼共轭梯度算法及其性能分析
2.
Rapid 3-D inversion of induced polarization data using conjugate gradient method;
利用共轭梯度方法的激发极化三维快速反演
3.
Super-resolution image reconstruction based on preconditioned conjugate gradient;
基于预条件共轭梯度的超分辨图像重构方法
3)  conjugate gradient method
共轭梯度
1.
Solving non-linear inverse heat conduction problems with multi-variables in steady state via conjugate gradient method;
共轭梯度法求解非线性多宗量稳态传热反问题
2.
The contact constraints are enforced by penalty method;therefore the origin constrained stationary potential energy problem is converted to a new unconstrained minimum problem,which is then solved by Fletcher-Reeves conjugate gradient method with cubic interpolation line search.
利用作者所提出的布料质点模型,用罚函数法解除布料和其它物体之间的接触约束,把接触约束条件下的极值问题转化为无约束极值问题,用F-R共轭梯度法求解,并用三次插值方法进行一维搜索。
4)  conjugate gradient algorithm
共轭梯度法
1.
Training method of multi-layered neural network based on conjugate gradient algorithm;
基于共轭梯度法的多层神经网络训练方法
2.
Blind image restoration based on space domain conjugate gradient algorithm;
基于空间域共轭梯度法的盲目图像复原
3.
With the introduction of punishment function and the appropriate modification of objective function,a sintering blending optimization algorithm is proposed,which takes full advantage of the global search ability of particle swarm optimization(PSO) algorithm and the local search ability of conjugate gradient algorithm with constraints.
在引入惩罚函数和对目标函数进行适当修改的前提下,充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力和约束条件下共轭梯度法的局部搜索能力,设计了烧结配料优化算法。
5)  conjugate gradient
共轭梯度法
1.
3D resistivity inversion of vertical finite line source using conjugate gradients;
基于共轭梯度法的垂直有限线源三维电阻率反演
2.
Power/Ground Network Solver Based on Incomplete Cholesky Decomposition Conjugate Gradient *;
基于不完全分解预优共轭梯度法的电源和地线网络求解器
3.
A generalized conjugate condition and related conjugate gradient methods;
一种推广的共轭性条件及相关共轭梯度法
6)  Conjugate Gradient Method
共轭梯度法
1.
Incomplete Cholesky conjugate gradient method and its application in geoelectric field computation;
不完全Cholesky共轭梯度法及其在地电场计算中的应用
2.
A new conjugate gradient method for unconstrained optimization;
无约束优化问题的一种新的共轭梯度法(英文)
3.
A new conjugate gradient method of global convergence;
一个全局收敛的共轭梯度法
补充资料:共轭梯度法
      又称共轭斜量法,是解线性代数方程组和非线性方程组的一种数值方法,例如对线性代数方程组
   A尣=??, (1)式中A为n阶矩阵,尣和??为n维列向量,当A对称正定时,可以证明求(1)的解尣*和求二次泛函 (2)的极小值问题是等价的。此处(尣,у)表示向量尣和у的内积。由此,给定了初始向量尣,按某一方向去求(2)取极小值的点尣,就得到下一个迭代值尣,再由尣出发,求尣等等,这样来逼近尣*。若取求极小值的方向为F在尣(k=1,2,...)处的负梯度方向就是所谓最速下降法,然而理论和实际计算表明这个方法的收敛速度较慢,共轭梯度法则是在 尣处的梯度方向r和这一步的修正方向p所构成的二维平面内,寻找使F减小最快的方向作为下一步的修正方向,即求极小值的方向p(其第一步仍取负梯度方向)。计算公式为再逐次计算
  
   (k=1,2,...)。可以证明当i≠j时,从而p,p形成一共轭向量组;r,r,...形成一正交向量组。后者说明若没有舍入误差的话,至多 n次迭代就可得到(1)的精确解。然而在实际计算中,一般都有舍入误差,所以r,r,...并不真正互相正交,而尣尣,...等也只是逐步逼近(1)的真解,故一般将共轭梯度法作为迭代法来使用。
  
  近来在解方程组(1)时,常将共轭梯度法同其他一些迭代法结合作用。特别是对病态方程组这种方法往往能收到比较显著的效果。其方法是选取一对称正定矩阵 B并进行三角分解,得B=LLT。将方程组(1)化为
    hу=b, (3)此处y=lT尣,b=l-1??,h=l-1Al-T,而。再对(3)用共轭梯度法,计算公式为
  
   (k=0,1,2,...)适当选取B,当B 很接近A时,h的条件数较之A大大减小,从而可使共轭梯度法的收敛速度大为加快,由一些迭代法的矩阵分裂A=M -N,可选取M 为这里的B,例如对称超松弛迭代(SSOR),强隐式迭代(SIP)等,这类方法常称为广义共轭梯度法或预条件共轭梯度法,它也可用于解代数特征值问题。
  
  

参考书目
   冯康等编:《数值计算方法》,国防工业出版社,北京,1978。
  

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