ScholarGate
Asistente
Machine learningKrylov Subspace Iterative

Método del Gradiente Conjugado

El Método del Gradiente Conjugado (CG, por sus siglas en inglés) es un algoritmo iterativo para resolver sistemas lineales grandes, dispersos, simétricos y definidos positivos de la forma Ax = b, desarrollado por Hestenes y Stiefel en 1952. Es uno de los solucionadores iterativos más utilizados en la computación científica porque converge en como máximo n iteraciones para una matriz n × n y típicamente requiere muchas menos.

Abrir en MethodMindPróximamenteVídeoPróximamenteDescargar diapositivas

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Mapa de métodos

El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.

Método del Gradiente Conjugado
GMRES

Fuentes

  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

Cómo citar esta página

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

¿Qué método?

Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.

Comparar lado a lado

Citado por

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