共方方法matlab代码实现SPI 一组用于单像素成像 (SPI) 的不同重建算法。 如果您有任何问题，请随时联系卞立恒 如果此代码为您的研究提供帮助，请引用我们的出版物： 卞立恒、索金利、戴琼海和陈峰，“单像素成像算法的实验比较”，美国光学学会会刊 A，2017 年，第 2 卷。 35，没有。 1，第 78-87 页。 具有不同重建方法的单像素成像 (SPI) 代码演示，包括 [1] 差分重影成像 (DGI) [2] 梯度下降（GD） [3] 共轭梯度下降（CGD） [4]泊松最大似然（Poisson） [5] 交替投影（AP） [6] 稀疏表示压缩感知（Sparse） [7] 全变分压缩感知（TV） 公开发布 v3.0（2017 年 10 月 24 日） 内容 注意：在运行代码演示之前，请将 Matlab 当前文件夹更改为“../Code_SPI_pkg_3.0”。 ***************** 主功能 ********************* *) Demo.m ：此演示使用不同的重建方法进行单像素成像的模拟。 ******************** 重建函数 ****

主要介绍了python实现的共轭梯度法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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。

MATLAB的梯度法，内点法，外点法，罚函数，惩罚函数，线性梯度法，源程序，按照提示输入，可直接运行

[全英文档]，解释eye-like算法的期刊文件。详细介绍了图像梯度法找瞳孔的步骤。

主要用于数值迭代中，很不错的一阶梯度法、非最小二乘法、牛顿法等数值迭代的matlab源代码。我试过的哦。

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。

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

调度在企业制造系统中起着关键作用，因为它大大提高了效率和竞争力，这一点已被广泛接受。 流水车间调度问题是一种典型的问题，涉及许多实际问题。 由于流水车间调度问题是NP难题，因此在大规模情况下，在较短的CPU时间内获得令人满意的解决方案具有实际价值。 拉格朗日松弛（LR）是一种可以处理大规模可分离问题的方法。 通过LR方法，可以将一个复杂的问题分为几个较小的子问题，这些子问题更容易解决。 但是，存在一个关键挑战，即拉格朗日乘数可能会缓慢收敛。 本文提出了一种新的概率近似次梯度法（PASG），其中使用智能优化算法来获取适当的方向以改进拉格朗日乘数。 PASG方法可以合理地分配计算时间，并在有限的计算时间内获得令人满意的进度表。 随着计算时间的延长，获得最佳解的可能性收敛至1。PASG方法的有效性通过对大规模和长期水平问题的数值测试结果得到证明。

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。