ScholarGate
Assistent
Machine learningKrylov Subspace Iterative

Conjugate Gradient Method for Linear Systems

En lloc d'emmagatzemar la matriu completa i utilitzar operacions denses, el CG construeix una seqüència de direccions de cerca que són ortogonals (conjugades) respecte a la matriu A. Cada iteració es mou seguint la direcció de descens més pronunciat ajustada per passos anteriors, assegurant que les direccions antigues no es tornen a visitar. Aquesta conjugació garanteix la convergència en passos finits sense calcular la inversa de la matriu.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Conjugate Gradient Method
GMRES

Fonts

  1. Hestenes, M. R., & Stiefel, E. (1952). Methods of conjugate gradients for solving linear systems. Journal of Research of the National Bureau of Standards, 49(6), 409–436. DOI: 10.6028/jres.049.044
  2. Saad, Y. (2003). Iterative Methods for Sparse Linear Systems (2nd ed.). SIAM. DOI: 10.1137/1.9780898718003
  3. Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-40065-5

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Conjugate Gradient Method for Linear Systems. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/numerical-methods/conjugate-gradient-method

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateConjugate Gradient Method (Conjugate Gradient Method for Linear Systems). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/numerical-methods/conjugate-gradient-method · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026