共軛梯度法原理 共軛梯度法幾何意義?
共軛梯度法幾何意義?共軛梯度法的幾何意義在于它只需要利用一階導(dǎo)數(shù)信息,但它克服了最速下降法收斂速度慢的缺點(diǎn),避免了牛頓法需要存儲(chǔ)和計(jì)算Hesse矩陣求逆的缺點(diǎn)。在幾何意義上,共軛梯度法不僅是求解大規(guī)模
共軛梯度法幾何意義?
共軛梯度法的幾何意義在于它只需要利用一階導(dǎo)數(shù)信息,但它克服了最速下降法收斂速度慢的缺點(diǎn),避免了牛頓法需要存儲(chǔ)和計(jì)算Hesse矩陣求逆的缺點(diǎn)。
在幾何意義上,共軛梯度法不僅是求解大規(guī)模線性方程組最有用的方法之一,也是求解大規(guī)模非線性優(yōu)化問(wèn)題最有效的算法之一。共軛梯度法是最重要的優(yōu)化算法之一。該方法具有存儲(chǔ)量小、步長(zhǎng)收斂、穩(wěn)定性高、不需要任何外部參數(shù)等優(yōu)點(diǎn)。
共軛梯度法的主要思路?
所謂共軛梯度法的最大優(yōu)點(diǎn)是每個(gè)方向都達(dá)到了極限。也就是說(shuō),在尋找極值的過(guò)程中,我們永遠(yuǎn)不會(huì)朝著已經(jīng)走的方向走。然后逐步求解空間函數(shù)的極值,與最速下降法相比,優(yōu)勢(shì)不言而喻。
三項(xiàng)共軛梯度法?
它是求解大規(guī)模非線性優(yōu)化問(wèn)題最有用的方法之一,也是最有效的算法之一。
什么是共軛梯度法?
共軛梯度法是介于最速下降法和牛頓法之間的一種方法。它只需要利用一階導(dǎo)數(shù)信息,克服了最速下降法收斂速度慢的缺點(diǎn),避免了牛頓法需要存儲(chǔ)和計(jì)算Hesse矩陣求逆的缺點(diǎn)。共軛梯度法不僅是求解大規(guī)模線性方程組最有用的方法之一,也是求解大規(guī)模非線性優(yōu)化問(wèn)題最有效的算法之一。共軛梯度法最早由hestenes和stiefle(1952)提出,用于求解具有正定系數(shù)矩陣的線性方程組。在此基礎(chǔ)上,F(xiàn)letcher和Reeves(1964)首次提出了求解非線性優(yōu)化問(wèn)題的共軛梯度法。由于共軛梯度法不需要矩陣存儲(chǔ),且具有收斂速度快、二次終止等優(yōu)點(diǎn),目前共軛梯度法在實(shí)際問(wèn)題中得到了廣泛的應(yīng)用。共軛梯度法是一種典型的共軛方向法。共軛梯度法的每個(gè)搜索方向是相互共軛的,這些搜索方向D只是負(fù)梯度方向和上一次迭代搜索方向的組合。因此,存儲(chǔ)量小,計(jì)算方便