深入学习复杂系统、符号动力学的一个良好课件

共轭梯度法：共轭梯度法

共轭梯度法 参考 共轭梯度法(ENG) OR기울기법 (KOR) 共轭梯度法（CG） 共轭梯度法是一种算法，用于求解线性方程组的特定系统，即矩阵且方程组的数值解。 共轭梯度法通常实现为，适用于太大而无法通过直接实现或其他直接方法（例如Cholesky分解）处理的稀疏系统。 成本函数 假设我们要求解 (P1) A * x = b : matrix ver. 或者， (P2) A( x ) = b : function ver. 对于向量x ，其中已知nxn矩阵A是对称的（即A ^ T = A），正定的（即x ^ TA x> 0对于R ^ n中所有非零向量x）和实数，并且b也被称为。 我们用x^*表示该系统的唯一解。 用于解决问题的基本迭代CG（矩阵版本） function [x] = conjgrad(A, b, x) r = b

一种求解矩阵方程Ax=b的算法，由于最速下降法，里面附有详细注释，便于新手阅读

全波形反演最速下降法，共轭梯度发matlab程序。仅供参考

三、共轭先验分布的优缺点 共轭先验分布在很多场合被采用，因为它有两个优点： （1）计算方便。 （2）后验分布的一些参数可得到很好的解释。 不足：怎样找到合理的先验分布？ （防止误用）

外罚函数+共轭梯度法求条件约束极值源码（最优化作业）

使用非线性共轭梯度法求解优化问题，使用matlab编程求解，是最优化方向的基本代码

法机械优化设计的三种方法： 鲍威尔法、共轭梯度法、阻尼牛顿法 的matlab程序。

大型n维非线性无约束优化共轭梯度FR代码matlab