1) Truncated conjugated gradient method
截断共扼梯度法
2) conjugate gradient method
共扼梯度法
1.
The row-indexed sparse storage mode was used to store the sparse coefficient matrix, and the preconditioned bi-conjugate gradient method was used to solve the huge linear system.
采用分步有限元方法离散二维浅水方程,并初步探索了行指标矩阵压缩存储稀疏矩阵的方法和效率以及预条件双共扼梯度法在求解有限元方法中形成的大型线性方程组中的效率,取得了满意的结果。
3) Truncated conjugate gradient method
截断共轭梯度法
4) conjugate gradient algorithm
共扼梯度算法
5) conjugate gradient
共扼梯度
6) precondition conjugate gradient
预处理共扼梯度算法
补充资料：变量-梯度法
变量-梯度法
variablegradient method
(6)。于是得v一户，，d，;+f x22剐么一冬对+二:。在 J 0 JO‘l一ZxlxZ>o范围内，系统的平衡状态是稳定的。若另取al，~ 2(l一二，xZ)2 一xf(1一x:x:)2，己21= xl(l一x，xZ)2，则可求得另一个v函数宕氛-、式，约束条件为1一xlxZ>o，比前一个还好。b一anl一ong一t一dufo变t一梯度法(variable一gradient method) 对非线性系统云一f(x)，了(0)~0选择李雅普诺夫函数的一种方法。 令v(x)为一备择的李雅普诺夫函数(见李稚普诺夫方法)，V(x)可表示为 弃.那.弃. V(x)=于x，+升x:+…+笋x，(l) axl一‘’axZ一‘’‘肚一”X XX陌以尸|阮 一一 「“人，、、，，，、}刁‘g、·，一‘rad“气‘，一} 口V/ax，V/a xZ 月 X 日.…Z了 V于是，式(1)可写作 v(x)一比(x)」T毖对上式两边积分，可得李雅普诺夫函数(3)V‘x，一上罕d: 一J;「:(·)〕·瓮d，一{:仁，‘X，〕T“(4)这是从状态空间原点到一任意点(x，，xZ，…，x，)的线积分。由式(3)有比(x)〕Tdx二dV(x)，式(4)中的积分与积分路径无关。最简单的积分路径是沿状态向量x的诸分量方向(xl，xZ，…，x二)顺序进行式(4)中积分的计算，即v(X)一{;〔:(X):·‘X一{:’、1(“1，。，…，。)‘“】 +J:292‘Xl，6z，0，一O，d“2+…5)并一必+{;”g。(Xl，XZ，X3，··一氏，d氏于是，变量一梯度法工作就要选择一向量函数g(x)将这一函数按式(5)积分以获得标量函数V(x)。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条