Konjugeret Gradient-metoden
Konjugeret Gradient (CG) Metoden er en iterativ algoritme til løsning af store sparse symmetriske positiv-definite lineære systemer Ax = b, udviklet af Hestenes og Stiefel i 1952. Det er en af de mest anvendte iterative løsere inden for videnskabelig databehandling, fordi den konvergerer i højst n iterationer for en n × n matrix og typisk kræver langt færre.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
Kilder
- 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 ↗
- Saad, Y. (2003). Iterative Methods for Sparse Linear Systems (2nd ed.). SIAM. DOI: 10.1137/1.9780898718003 ↗
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-40065-5 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Conjugate Gradient Method for Linear Systems. ScholarGate. https://scholargate.app/da/numerical-methods/conjugate-gradient-method
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- GMRESNumeriske metoder↔ sammenlign
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →