共轭梯度法也可以用于求解无约束的最优化问题。

双共轭梯度法提供了一种处理非对称矩阵情况的推广。


设我们要求解下列线性系统

共轭梯度法

其中n-×-n矩阵A是对称的(也即,AT = A),正定的(也即,xTAx > 0对于所有非0向量x属于Rn),并且是实系数的。

将系统的唯一解记作x*


经过一些简化,可以得到下列求解Ax = b的算法,其中A是实对称正定矩阵。

x0 := 0
k := 0
r0 := b
repeat until rk is "sufficiently small":
k := k + 1
if k = 1
p1 := r0
else
共轭梯度法
end if
共轭梯度法
xk := xk-1 + αk pk
rk := rk-1 - αk A pk
end repeat
结果为xk

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