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.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.