ScholarGate
Assistant
Machine learningKrylov Subspace Iterative

Méthode du gradient conjugué

La méthode du gradient conjugué (CG) est un algorithme itératif pour la résolution de grands systèmes linéaires creux symétriques définis positifs Ax = b, développé par Hestenes et Stiefel en 1952. C'est l'un des solveurs itératifs les plus largement utilisés en calcul scientifique car il converge en au plus n itérations pour une matrice n × n et nécessite généralement beaucoup moins d'itérations.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

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

Méthode du gradient conjugué
GMRES

Sources

  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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Conjugate Gradient Method for Linear Systems. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/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

Référencée par

ScholarGateConjugate Gradient Method (Conjugate Gradient Method for Linear Systems). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/numerical-methods/conjugate-gradient-method · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026