摘要:众所周知,最速下降法算法简单,存储量少,而且易于实现,所以可用于求解大规模问题。但是该算法只具有线性收敛速度,想要求解大规模问题的另一种算法是共轭梯度法。共轭梯度法很好的提高了算法的有效性和可靠性,在处理大规模优化问题过程中又一次成为人们关注的热点。
本文主要研究了利用共轭梯度法求解对称正定线性方程组。首先我们介绍了线性方程组的应用背景与知识,并且利用某种特定的方法求解线性方程组。其次我们介绍了最速下降法。最后我们主要研究了共轭梯度法的性质,并且利用共轭梯度法解对称正定线性方程组。
关键词:线性方程组;收敛性;最速下降法;共轭梯度法
目录
摘要
Abstract
1 引言-1
1.1研究的意义-1
1.2 发展概述-1
1.3 本文的主要内容-2
2 线性方程组的介绍-3
2.1 线性方程组的基本概念-3
2.2线性方程组的解-3
3最速下降法-6
3.1 最速下降法的基本思想-6
3.2 应用举例-7
4 共轭梯度法-9
4.1 共轭梯度法的定义-9
4.2共轭梯度法的计算-11
结论-14
参考文献-15
附录-16
致谢-21