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.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.