该软件包包括由 Newell 和 Lee (1989) 描述的蒸发器的 Simulink 模型以及梯度控制系统，该系统在最小化运行成本方面实现自我优化运行。 这项工作已发表在国际自动化与计算杂志，卷。 2, No. 1, pp. 13??19, 2005。该论文的预印本包含在 zip 文件中。 梯度控制是实现最佳操作的一种方法。 基本思想是，如果代价函数的梯度可以控制在零，那么整个系统就会运行在最优状态。 其他这项工作的新颖之处在于提出了一种级联结构来处理优化控制中的条件主动约束。 为了处理约束，模型中使用了抗饱和 PID 控制器。 Newell 和 Lee 的蒸发器是过程控制中常用的例子。 因此，蒸发器的 Simulink 模型也可用于其他控制研究，例如线性或非线性 MPC。

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这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

压缩感知应用于图像降噪，具体方法有快速梯度投影重建等等的降噪算法和matlab代码。

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CUDA中最小二乘的共轭梯度 这是用于稀疏矩阵的的CUDA实现。 CGLS解决了问题 minimize ||Ax - b||_2^2 + s ||x||_2^2, 通过使用（CG）。 与仅将CG应用于法线方程相比，它在数值上更稳定。 该实现支持实值和复值矩阵，CSR和CSC格式以及单精度和双精度的任意组合。 另外，可以使用用于计算Ax和A^Tx抽象运算符来代替稀疏矩阵。 ＃＃＃＃表现 CGLS在Nvidia Tesla K40c上中的两个最大的非平方矩阵上运行。 矩阵名称 尺寸 非零 Iter。 时间 时间/（iter * nnz） 吉安.mesh_grid （230k，9k） 85万 794 0.52秒 0.77纳秒 JGD_GL7d.GL7d18 （200万，150万） 3600万 77 3.7秒 1.3纳秒 〜U [-1，1] （1M，950k） 250M

Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。

BING: 二值范数化梯度实现300帧每秒的对象性估计。程明明的对象性快速检测

梯度图像可用于同时利用所有光谱信息从彩色图像中分割对象。 它使用 Sobel 算子从沿每个维度的偏导数计算每个像素的最大变化率方向。 然后从这个方向计算最大变化率。

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