Methodenbewijsdossier
Conjugate Gradient Method
The Conjugate Gradient (CG) Method is an iterative algorithm for solving large sparse symmetric positive-definite linear systems Ax = b, developed by Hestenes and Stiefel in 1952. It is one of the most widely used iterative solvers in scientific computing because it converges in at most n iterations for an n × n matrix and typically requires far fewer.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
Conjugate Gradient Method for Linear Systems
Taxonomisch methodendossier · ml-model / numerical-methods
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Nog geen gecureerde claims
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.