ScholarGate
Asistents
Machine learningKrylov Subspace Iterative

Konjugētā gradienta metode

Konjugētā gradienta (CG) metode ir iteratīvs algoritms lielo, retu, simetrisku, pozitīvi definētu lineāru sistēmu Ax = b risināšanai, ko 1952. gadā izstrādāja Hesteness un Stiefels. Tā ir viena no visplašāk izmantotajām iteratīvajām metodēm zinātniskajā skaitļošanā, jo tā konverģē ne vairāk kā n iterācijās n × n matricai un parasti prasa krietni mazāk.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Konjugētā gradienta metode
GMRES

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateConjugate Gradient Method (Conjugate Gradient Method for Linear Systems). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/numerical-methods/conjugate-gradient-method · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026