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

优化方法种BFGS法以及共轭梯度法的MATLAB实现，代码均为本人实现，如有需要请自行下载，下载后请运行run.m文件，欢迎讨论。

CG共轭梯度算法python实现 # 775.5289919376373 500维度 def CG2(A, b, x, imax=500, epsilon=0.0000001): steps = np.asarray(x) i = 0 # 计算残差，也是负梯度方向 r = b - np.dot(A ,x)

当复线性方程组的规模较大或系数矩阵的条件数很大时，系数矩阵易呈现病态特性，双共轭梯度法存在不收敛和收敛速度慢的潜在问题，采用适当的预处理技术，可以改善矩阵病态特性，加快收敛速度。从实型不完全Cholesky分解预处理方法出发，构造了一种针对复线性方程组的预处理方法，结合双共轭梯度法，给出了一种预处理双共轭梯度法。数值算例表明该算法求解速度快，可靠高效，能够应用于大型复线性方程组的求解。

行业-电子政务-坑-井地大地电磁场非线性共轭梯度二维反演方法.zip

Python实现最速下降法、共轭梯度法和信赖域狗腿法源代码。可以直接运行，同时将迭代分析绘图。配有详细注释

此程序为Fortran语言编写的最小二乘共轭梯度算法，可求解非正定对称方程组，此算法收敛速度快，适合求解大型线性方程组。

共轭梯度法的matlab代码

main为主函数 fun gfun ggfun分别为输入的函数以及一阶二阶导数 GD Newton FR BFGS 分别为最速下降法 牛顿法（阻尼）共轭梯度法 以及 拟牛顿法 F1-4为下降的图示 可以看到牛顿法和拟牛顿法收敛速度最快 但是牛顿法需要求矩阵的逆 在实际中 运算量可能较大

最速下降法,牛顿法和共轭梯度法，利用matlab程序解决实际问题